麻烦问一下,二分之π是不是非零常数?

为了系统的学习PBR,我准备先学习《应用光学》其中相关的几个章节。

我看的教材是应用光学(第三版)张以谟。


应用光学包括几何光学、典型光学系统和像差理论三大部分。我们先学习几何光学,它撇开光的波动本质,仅以光线作为基础利用几何分析方法来抽象研究光线经光学系统(包括平面、球面等)的传播和成像规律,利用足够精确的近似,简化复杂的光成像。

发光点、波面、光线和光束

发光点——本身能发光或被照明后发光的几何点。即无大小又无体积,但能辐射能量。

波面——发光点在某一时刻发出的光形成波面。若周围是各向同性均匀介质,将形成以发光点为中心的球面波(无穷远处变  为平面波)。

光线——波面的法线即几何光线中所指的光线。

光束——波面的法线簇,分为发散光束和汇聚光束。

光在各向同性的均匀介质中沿直线传播。

衍射:(K:衍射系数)

当波长时(相对于衍射直径D,换句话说D足够大的时候),波动光学→几何光学。

从不同的光源发出的光束以不同方向通过雪间某点时,彼此互不影响,各光束独立传播。

反射定律与折射定律: 

PQ为一理想的光滑反射界面,入射光线AO和界面上投射点的法线ON夹角AON称为入射角,以I表示,反射光线OB和法线ON的夹角BON称为反射角,以I"表示。角I 和角I"以锐角来量度,由光线转向法线,顺时针方向旋转形成的角度为正,反之为负。

反射定律:入射光线、反射光线和投射点法线三者在同一平面内,入射角和反射角二者绝对值相等、符号相反,即入射光线和反射光线位于法线的两侧。反射定律可表示为:

PQ为两种均匀介质的理想平滑分界面,AO为入射光线,在O点发生折射,OC为相应的折射光线。NN"为入射点O的法线,入射角AON,以I表示;折射光线OC和法线NN"的夹角CON" 为折射角,以I“表示。入射角和折射角的符号法则也是从光线转向法线,按锐角来量度,顺时针方向旋转形成的角度为正,反之为负。

折射定律:入射光线、折射光线和投射点的法线三者在同一平面内,入射角的正弦与折射角的正弦之比与入射角的大小无关,而与两种介质的性质有关。对一定波长的光线,在一定温度和压力的条件下,该比值为一常数,等于折射光线所在介质的折射率n' 与入射光线所在介质的折射率n 之比。折射定律可以表示为:

一定波长的单色光在真空中的传播速度c 与官在给定介质中的传播速度v之比,定义为该介质对指定波长的光的绝对折射率.:

在给定介质中,一定被茸的光的速度为常数,所以该被佳的绝对折射率也为常数。被分界面分开的两种介质,折射率高的光速低,称为光密介质:折射事低的光速高,称为光疏介质。

空气的绝对折射率受温度和压力的影响,标准条件下n = 1.000272(760mmHg,20℃,λ=0.5893μ),与空气比较的折射率叫做相对折射率(或者也可以说在空气中测得的介质折射率为工业折射率,简称折射率)。

对于反射和折射现象,在均匀折射率介质和非均匀折射率介质、简单光学系统和复杂光学系统中,光的可逆性均是成立的。

在折射定律中若令n‘ = -n得I’ = -I,此时就是反射定律,也就是说反射定律是折射定律得特殊情况。其中-n并不代表负折射率,这是为了统一反射和折射得公式(空气中反射时,可以认为n=1,n’=-1)。

老师说也有负折射率,即入射光线和折射光线在法线同一侧,负折射率材料也是研究的一个热点。

分界面上反射光和折射光的能量分布

折射定律和反射定律只能解决反射光和折射光所遵循的方向的问题,而不能说明能量的分布。后者是物理光学中所要解决的问题。此处只给出结论。根据光的电磁理论,反射光和折射光的能量分布通常采用反射率R和透过率T表示:

在不存在吸收和其他损失的理想条件下,有

T和R的能量分布取决于入射光的偏振态、两种介质的折射率以及入射角的大小。当入射光为自然光,并给定界面两边的介质时,则反射光和折射光的能量分布主要取决于入射角的大小。

曲线A是光从空气进入玻璃(由光疏介质进入光密介质)时,分界面处的反射率凡和入射角I的关系曲线。曲线表明,当1<45°时,反射率近似于常量,近似于垂直入射(I = 0°) 时的反射率值,按物理光学自然光垂直入射(I=0°)时的反射率:

若n= 1.523 ,则 ,即约有4%的能量被反射。

曲线B是由玻璃进入空气(由光密介质进入光疏介质时),分界酷的曲线。当l<41°时,,反射率近似于一个常数.当I增大到41°时,反射率急剧上升到近似于1的值。当l>41°时,= 1 ,表明入射光线全部反射回原介质,没有折射发生,即所谓的"全反射"。

当光线的入射角I大于某值时,两种介质的分界面把入射光全部反射回原介质中去,这种现象称为"全反射"或"完全内反射"。

产生全反射的条件有:入射光由光密介质进入光疏介质:入射角必须大于一定的角度,按折射定律,当折射角= 90°,有

式中,入射角称为临界角,此时折射光线沿分界面掠射。若入射角I 大于临界角时,折射定律已不适用。实验证明,此时光线不发生折射,而按反射定律把光线完全反射回原介质中。如果光线由玻璃射入空气,当玻璃的折射率n = 1. 523 时,则临界角约为41° ,与上一节一致。

在实际应用中,全反射常优于一般镜面反射,因为镜面的金属镀层对光有吸收作用,而全反射在理论上可使入射光全部反射回原介质。因此,全反射现象在光学仪器中有着重要的应用。例如,为了转折光路常用反射棱镜取代平面反射镜。

传光和传像的光学纤维也是利用了全反射原理。光纤将低折射率的玻璃外包层包在高折射率玻璃心子的外面:

矢量形式的折射定律和反射定律

和分别表示入射光线和折射光线的单位矢量n和n'分别表示折射面两边的介质的折射率。矢量AO和AO'指向右方为正方向,反之为负方向。NO为折射面投射点法线的单位矢量,其方向顺着入射光线方向。由推出,折射定律可以表示为

把入射光线矢量A和折射光线矢量A'的长度各取为n和n',即 ,, 则得

此式说明矢量(A'-A) 和NO的方向是一致的,故可写为

G称为偏向常数。用对上式两边作点积,可得

由G的正负即比较n和n'的大小可得,矢量(A'-A) 和NO的方向由光疏介质进入光密介质时同向,光密介质进入光疏介质时反向。

求得G值后,就可求得折射光线方向为:

这就是矢量形式的折射定律

和可逆性那小节一样,令n'=-n, 得I=-I,则等式可写为:

可得矢量形式的反射定律


辐射能——以电磁辐射形式发射、传输或接受的能量称辐射能。单位为焦耳(J),尔格(erg)

辐射能通量/辐射功率——单位时间内通过某一面积的全部辐射能。符号为P,单位为瓦特(W)。

光是电磁辐射波谱中的一部分。发射辐射能的物体,称为一次辐射源。受别的辐射源照射后透射或反射能量的物体,称为二次辐射源。两种辐射源统称为辐射体,它可以是实物,也可以是实物所成的像。

辐射可能由多种波长组成,每种波长的辐通量又可能各不相同。总的辐通量应该是各个组成波长的辐通量的总和。如下图所示Ⅰ,Ⅱ两种辐射,Ⅰ是等能量分布的辐射,Ⅱ是不等能量分布的辐射。设是辐通量随波长变化的函数,在极窄的波段范围dλ内所对应的辐通量(图中阴影线所示面积)为

接收器对所能感受的波长是有选择性的。一种类型的接收器只能感受一定的波长范围,且对各种波长的响应程度(反应灵敏度)也不相同。

接收器对不同波长电磁辐射的反应程度称为光谱响应度或光谱灵敏度,对人眼来说有一个专门术语,称为光谱光视效率(spectral Luminous Efficiency) ,又译作"视见函数"。

由实验测得人眼对不同波长的光谱光视效率V(λ) 的数值列于下表6.1,对应的曲线如下图6.2所示。

实验表明,在同等辐射功率的情况下,频率为Hz的单色辐射(空气中波长为0.555μm的黄绿光)对人眼造成的光剌激强度最大,光感最强,取其相对剌激强度为1 ,其余波长的V(l)均小于1 。例如波长为0.660μm的红光,V(I) = 0.06100,需要有比0.555μm的黄绿光大1/0.061 = 16 倍的功率才能对人眼造成同样的视觉剌激。或者说,黄绿光对人眼的剌激比同样功率的红光或蓝光要强。当人眼看到一束黄光比一束红光亮时,实际上红光的功率基本上比黄光的功率大。

本章主要讨论可见光的能量,但涉及的原理、名词、定义等同样也适用于不可见光的辐射能量。为了区别,在有关可见光的名词前冠以"光"字,例如"光通量"和"辐通量"相对应,前者用于可见光,后者用于其他辐射能。

如前所述,式(6.1)的辐通量中只有0.38~0.77μm的辐射才能引起人眼的光刺激,且光剌激的强弱不仅取决于图6.1中辐射体辐通量的绝对值,还取决于人眼的光谱光视效率V(I)。定义辐射能中能被人眼感受的那一部分能量为光能。辐射能中由V(I)折算到能引起人眼刺激的那一部分辐通量称为光通量,用F表示(有的书上用F表示)。

在全部波段范围内,总光通量为

辐射通量和光通量同为功率,单位都是瓦特(W),但是在有关可见光能的问题中,光通量F的通用单位为"流明"(lm),关于流明的定义参见6.2节。

光通量和辐通量之间的换算

由理论和实验可知,1瓦特的频率为Hz的单色辐射的辐通量等于683lm的光通量。对其他波长的单色光,lW辐通量引起的光刺激都小于683lm:

注意这个公式单位是lm,描述光通量,上面的公式单位是W,描述辐射通量。

每瓦特电功率所产生的光通量(lm数)作为该类光源的发光效率:1W电功率的发光效率 = 该光源的光通量(lm)/该光源的耗电功率(W)

以立体角顶点为球心,作一个半径为r的球面,用此立体角的边界在此球面上所截的面积dS除以半径的平方来标志立体角的大小,即

立体角的单位为"球面度" (Steradian),符号为sr。当所截出的球面积等于半径的平方时,为一球面度。一个发光点周围全部空间的立体角为全部球面积/:

球面上一块小面积dS对点O构成的立体角为dω。面积则由边长a及b决定,由图可知:, ,,小面积对应的立体角

这是立体角计算的普遍式。但在光学系统中习惯用平面角U来标志孔径角的大小,为此,下面建立平面角(孔径角)U和立体角ω之间的关系式,如图6.5所示。利用上式,立体角ω可写为

上式就是立体角和平面角的转换关系式。

我们也可以把立体角视作由无数个同心圆组成,用周长来积分计算,周长C=2πrsinθ,,对其从0到U积分。

当角U很小时,可以近似看作是半径为rU的圆,

发光强度的符号为I。多数光源在不同方向辐射的光通量是不相等的,例如,常用的220V,100W钨丝白炽灯泡向各方向辐射的光通量如图6.7所示,曲线Ⅰ表示灯泡周围光通量分布情况。曲线Ⅱ表明该灯泡上部套上涂白的反光罩后光通量重新分布情况,可在某些方向上提高光能利用率。为了表征辐射体在空间某一方向上的发光状况,引入一个量"发光强度"。

发光强度的定义是某一方向单位立体角内所辐射的光通量值。设一点光源(实际上几何尺寸为零的点光源是不存在的,但当光源尺寸α较小,并从10a 以外的距离处观测时,可以近似地当做点光源处理,所引入的误差不大于1%)非均匀地向各方向辐射光能如图6.8所示。如果在某一方向上一个很小立体角dω内辐射的光通量为dF,则

式中,I称为点光源在该方向上的发光强度。

如果点光源在一个较大的立体角ω范围内均匀辐射,其总光通量为F ,则在此立体角范围内的平均发光强度为常数,即:

发光强度I的单位为坎德拉(Candela) ,符号为cd,它是光度学中最基本的单位。其他单位(如光通量、光照度、光亮度等的单位)都是由这一基本单位导出的。

坎德拉的定义为:一个频率为Hz的单色辐射光源,若在给定方向上的辐射强度为1/683W/sr,则该光源在该方向的发光强度为1cd。定义中以频率取代波长,可以避免空气折射率的影响,使定义更严密:也可以使这一频率对应于空气中波长为0.555μm的单色辐射,即是对人眼光剌激最灵敏的波长。

发光强度的单位最早叫“烛光”(candle),在1881年,国际电工技术委员会根据科技发展和要求,把“烛光”规定为国际性单位,并定义为将一磅鲸鱼油脂制成六支蜡烛,以每小时120格令的速度燃烧时,在水平方向的发光强度为1烛光。而从烛光到坎德拉,无论是单位的定义还是复现计数,都经历了漫长的演变过程,大家可以查询相关的资料查看。

由基本单位坎德拉可以导出光通量的单位流明(lumen) ,符号为lm。由式(6.8): dj = Idω,发光强度为1cd的点光源在单位立体角1sr内发出的光通量为定义1lm,即

光源发光强度和光通量之间的关系

各向均匀发光的点光源在立体角w内的总光通量

是平均发光强度。发向四周整个壁间的总光通量

把平面孔径角U和立体角ω的换算关系式(6.6)代入

也可以从这个表求得表6.2的发光效率。

光照度(Illuminance)简称照度,用字符E表示。定义为:照射到物体表面一个面元上的光通量除以该面元的面积,即单位面积上所接收的光通量大小

dS为被照明面元的面积,dF为面元dS上所接收的光通量。如果较大面积的表面被均匀照明,则投射到其上的总光通量F除以总面积S称为该表面的平均光照度

光照度的单位为勒克斯,符号为lx,1lx是1lm的光通量均匀照射到1的面积上所产生的光照度。

点光源直接照射一平面时产生的光照度(距离平方反比律)

点光源O的平均发光强度为,面积dS距离O为r, 对点O所张的立体角为dω ,dS的法线和dω的轴线夹角为q 。由立体角的定义可得:

面积dS上的光照度为:

即点光源直接照射一面元时,其上的光照度与点光源的发光强度成正比,与点光源到面元的距离r的平方成反比,并与面元的法线和照射光束方向的夹角q的余弦成正比。

光出射度用符号M表示。其定义为离开表面一点处的面元的光通量除以面元的面积,即从一发光表面的单位面积上发出的光通量称为该表面的光出射度。光出射度和照度E是一对相对意义的物理量,两者的单位相同(lm/)。

对于非均匀辐射的发光表面,有:

在较大面积上均匀辐射的发光表面,其平均光出射度为

发光表面可以是本身发光的,也可以是受外来光照射后透射或反射发光的:可以是实际发光体,也可以是其像面。

若一本身不发光的反射表面S受外来照射后所得的照度为E,入射光中一部分被吸收,另一部分被反射,设表面的反射率为r,r是反射光通量F'和入射光通量F之比,即r =F'/F,一般以百分数表示,则表面反射时的光出射度为:

所有物体的反射率都小于1。多数物体对光的反射有选择性,对不同波长的色光,有不同的反射率r。受白光照射时,若表面对红光的反射能力较强,而蓝、绿、黄等色光被吸收,则这种物体被人眼观察时表现为红色。对所有波长的反射率r值都相同且近似于零的物体称为黑体,严格而言,黑体是不管波长、入射方向或偏振状态如何,吸收所有辐射能的热辐射体。同时,在给定温度下,它对所有波长都具有最大的光谱辐射出射度,因此黑体又称为全辐射体。

上节中的光出射度M虽能表征发光表面单位面积上发出的光通量值,但并未计入辐射的方向,不能全面地表征发光表面在不同方向上的辐射特性,为此须引入另一物理量一一光亮度(Luminance),用字符L表示。

在评价视频画面质量时,还有一个名词Brightness(亮度,或译为明度、明亮度)。"Brightness"是考虑了观测环境、人眼性能,及光源本身一些影响因素后,人眼主观上感觉到的明亮程度。

光亮度简称亮度,用字符L表示。光亮度定义为在发光表面上取一块微面积dS,此微面积在与表面法线N夹i角方向的立体角dω内发出的光通量为,则由前可知,i方向的发光强度

微面积dS在i方向的光亮度的定义是微面积在i方向的发光强度I与此微面积在垂直于该方向的平面上的投影面积dScosi之比,即

i方向的光亮度是投影到i方向的单位面积上的发光强度,也就是投影到i方向的单位面积、单位立体角内的光通量大小。

光亮度的单位是坎德拉每平方米(cd/)。

一般发光面在各个方向的亮度值不等,即亮度本身是空间方位角i和j的复杂函数。但某些发光面的发光强度与空间方向的关系按下列简单规律变化:

是dS法线方向的发光强度,是与法线成i角方向的发光强度。符合上式规律的发光体称为"余弦辐射体"或"朗伯(Lambert)辐射体"。

把式(6.23)代入式(6.21) ,求出余弦辐射体的光亮度为常数:

一般的漫射表面都具有近似于余弦辐射的特性。在完全镜面反射(定向反射)中,反射光方向的亮度最大,其余方向为零,不具有余弦辐射性质。绝对黑体是理想的余弦辐射体。有些光源很接近于余弦辐射体,例如图6.16 中平面状钨灯的发光强度曲线接近于双向的余弦发光体。发光二极管(LED)辐射的空间分布近似于单向的余弦辐射体。

余弦辐射表面向孔径角为U 的立体角内发出的光通量

如图6.17所示,设dS为一个余弦辐射微表面,其通过垂直方向孔径角为U的立体角ω所发射的光通量,从(6.22)得:

余弦发光体的为常数,对U范围内的圆锥角积分,得

余弦辐射面在孔径角U范围内发射的光通量正比于光亮度L、面积dS和孔径角正弦的平方。

点光源在孔径角U范围内发射的光通量正比于发光强度I;而余弦辐射的面光源在孔径角U范围内的光通量正比于光亮度L。光亮度在面光源中所起的作用与发光强度在点光源中的作用相似,是决定进入光学系统的光通量的重要指标。

余弦幅射表面向2π立体角空间发出的总光通量、光亮度和光出射度的关系

这是余弦发光面向2π立体角半球空间发出的全部光通量。再由光出射度的定义式得该余弦辐射体的光出射度为:

光通量和光亮度在光学系统中的传递、像面光照度

同一介质内的元光管中光通量和光亮度的传递 

元光管即两端的截面积很小的光管,光能就在此光管内传递。先讨论在同一介质中传递的情况。

图6.1 9 中由任意两个光束截面周界所围的锥体就是一个光管,图中虚线所示为光管周界。当两个截面尺寸很小(即小视场、小孔径的近轴区范围内)时就是元光管。

根据式6.22得由dS1面出发并经元光管传到dS2面上的光通量

由于光线可逆,同样可以得到由dS2面发出并传到dS1面上的光通量

如果光能在元光管中没有损失,则dF1= dF2。于是得,即光能在同一均匀介质的元光管中传递时,如果无光能损失,则在传播方向上任一截面上光通量的传递不变,光亮度的传递也不变,任一截面上光亮度相等。

面光源直接照射一平面时产生的光照度(距离平方反比律)

发光面dS1在被照明面dS2上造成的光照度E2

面光源直接照射一微面积时,微面积的光照度与面光源的光亮度L和光源面积大小成正比,与距离r平方成反比,并与两平面的法线和光束方向的夹角i1,i2的余弦成正比。与点光源比较,点光源造成的光照度与发光强度成正比,而面光源造成的光照度和光亮度与光源面积成正比:两者的共同点是都与距离平方成反比,且都与表面的倾斜度有关,故称此关系为"距离平方反比律"。


(待续,请看教材,先贴上比较重要得一部分)


小视场、大孔径光学系统的光通量和像面照度

根据式6.25,如果从物面到像面传递过程中光能有损失,得

像面中心部分的光照度E'为

式中,y 和y'分别为物高和像高b为垂轴放大率。在以后像差理论中可知:当小视场、大孔径光学系统完善成像时,应满足正弦条件:

当物面光亮度L一定时,像面光照度与孔径角的正弦的平方成正比,与垂轴放大率的平方成反比。

应用:人类在较暗的环境下放大瞳孔,吸收更多的光线。

}

基带信号是指信号的频谱从零频附近开始的,没有经过调制的信号

2. 什么是数字信号和模拟信号?二者的区别是什么?

数字信号是信号参量的取值是离散的,模拟信号是信号参量的取值是连续的。区别是信号参量的取值是连续还是离散。

3. 什么是数字通信?描述数字通信系统的主要优缺点?

数字通信就是用数字信号传输信息的通信系统。数字通信系统的优点有差错可控,抗干扰能力强,易于存储,处理和交换,易于集成和加密,设备便于集成化和微机化,便于构成数字网。缺点是频带利用率不高,系统设备较为复杂。

4. 数字通信系统的一般模型,并简述各个方框的功能

信源——信源编码——加密——信道编码——调制——信道——解调——信道译码——解密——信源译码——信宿

信源编码和译码是为了压缩数据,减少冗余,提高传输的有效性。同时完成模数变换。

信道编码和译码是增加冗余,提高传输的可靠性,信道解码可以发现传输中的错误。

加密是为了保证信息的安全,人为得将传输的数字序列扰乱,只有能够对数据正确解密的人才能获取信息。

调制的目的是形成适合在信道上传输的信号,提高抗干扰能力,还可以用于实现多路复用,实现带宽和信噪比之间的转换。

5. 按信号的流向和时间分类,通信方式有哪些?单工,双工,半双工

6. 何为码元速率和信息速率?他们之间的关系如何?

码元速率是单位时间内传输码元的数目,信息速率是单位时间内传输平均信息量(比特)的数目。信息速率等于码元速率乘以信息熵。

7. 说明能量信号和功率信号的特性

能量信号的能量有限,但其功率为0;功率信号为平均功率有限,但其能量无穷大。

信源中每个符号中所含的平均信息量,当离散信源等概出现的时候,信息熵最大,等于log2M。

9. 什么是窄带高斯白噪声?它的频谱和时间波形有什么特点?

窄带是指频带宽度远小于中心频率,中心频率偏离零频很远。高斯是指时域上表示为信号的概率密度分布服从高斯分布,白噪声是指噪声的功率谱密度在所有频率上均为一常数。高斯白噪声在任意两个时刻的随机变量都是互不相关的,而且还是统计独立的。其包络的一维分布服从瑞利分布,相位的一维分布服从均匀分布。如果随机过程的频谱分布特点为带宽远小于中心频率,时间波形上呈现出包络和相位随机缓慢变化的正弦波。

10. 模拟系统和数字系统的有效性和可靠性的衡量指标是什么?

模拟系统的有效性是通过有效带宽来衡量的,可靠性是信噪比来衡量的。

数字系统的有效性是通过频带利用率和传输速率来衡量的,可靠性是误码率或者误信率。

其中有效带宽是指能够有效通过该信道信号的最大频带宽度;信噪比是信号功率跟噪声功率的比值;频带利用率是单位频带内码元的传输速率;误码率是指码元在传输系统中被传错的概率,即错误码元数目在总传输码元中的比例。

补充:模拟系统的抗噪声指标为输出信噪比和制度增益。

11. 什么是随机过程?其基本特征是什么?

随机过程是指依赖时间参数的一组随机变量。他是一个时间函数,随机过程中任意时刻的值是一个随机变量。

12. 均值,方差和均方值的物理意义?

均值为随机过程中N个样本值的摆动中心,方差是t时刻对均值的偏离程度,均方值为平均功率。

13. 什么是阶跃型光纤,梯度型光纤,多模光纤,单模光纤

折射率在两种介质中均匀不变,仅在边界处发生突变的光纤叫做阶跃光纤;

纤芯折射率沿半径增大方向逐渐减小的光纤叫做梯度型光纤;

有多种光线传播路径的光纤为多模光纤;只有一种光线传播路径的光纤为单模光纤。

14. 什么是广义的平稳随机过程?

一个随机过程的统计特性与时间起点无关,则称为严平稳过程。广义的随机过程体现为随机过程的均值为常数,相关函数仅与时间间隔有关的随机过程。

它表示为信道传输特性函数相邻两个零点之间的频率间隔。如果信号的频谱比相关带宽要宽的话,则将产生严重的频率选择性衰落。

16. 什么是分集接收技术?

分集是对信号进行分散接收和集中处理,从而减少衰落对信号的影响。分散接收是指使接收端收到多个携带同一信息,统计独立的衰落信号。分散接收的方式有空间分集,频率分集和时间分集。空间分集是指在不同位置接收同一信号,频率分集是指调制成不同频段的调制信号,时间分集是指同一信号在不同时间多次重发。集中处理是把接收到的多个信号进行合并。集中处理的方式有选择式合并,等增益式合并,最大比值合并。

17. 什么是快衰落和慢衰落

由多径效应引起的衰落叫做快衰落。由信号路径上由于季节,日夜,天气等变化引起的信号衰落为慢衰落。

18. 用于抗衰落的技术有哪些?

常用的措施有扩频技术,功率控制技术,与交织编码结合的差错控制技术,分集接收技术。

19. 可为加性干扰?何为乘性干扰?

无论信号有没有都会存在于信道中的噪声叫做加性干扰;随信号大小变化的干扰叫做乘性干扰。

20. 多径传播会导致什么现象

瑞利型衰落,频率弥散和频率选择性衰落;瑞利型衰落是多径传播使单一频率的正弦信号变成了包络和相位受调制的窄带信号;从频谱上看就是频率弥散,多径传播使得单一谱线变成了窄带谱线;频率选择性衰落表示对信号不同的频率成分,信道有着不同的衰减,当失真随时间随机变化时就形成频率选择性衰落。具体的判断方法是信号的频谱比相关带宽宽时,则将产生严重的频率选择性衰落。在传输数字信号时,频率选择性衰落还会引起严重的码间干扰。

信号的传输衰耗和时延随时间而变化,多径传播

22. 什么是恒参信道,什么是随参信道

恒参信道是信道传输函数不随时间变化的信道,而随参信道是信道传输函数随时间参数随机快速变化的信道。恒参信道对信号传输的影响可以完全消除,而随参信道对信号传输的影响只能在统计平均的意义下消除。

信道容量是指信号能在信道中可实现无差错传输数据的最大平均信息速率。

信道容量在没有噪声的理想状态下可以由奈奎斯特准则测算出来,在没有噪声的情况下,数据率的限制仅仅来自于信号的带宽,如果带宽为B,那么可以被传输的最大信号速率就是2B。

在有噪声的情况下可以由香农公式测量计算出来。

24. 香农公式是什么,其意义是什么

C=Blog2(1+S/N),其中C为信道容量,B为信道带宽。香农公式给出了理想情况下,理论上通信系统所能达到的极限信息传输速率。也就是说只要传输速率小于等于信道容量,则总可以找到一种信道编码技术,实现无差错传输信息。

也给出三种增加信道容量的思路:1,提高信号发射功率2,减少噪声功率3.增大信道带宽,但是用信道带宽来增加信道容量不是无限制的增大。可以用带宽换取信噪比,如果给定信道容量C,则可以增大带宽来降低对信噪比的要求;或者可以提高信噪比来换取较窄的频带,节约频谱资源。

25. 为什么不能无止境得用带宽来换取信噪比

由于增加传输带宽,会增大输出的噪声功率,导致输入信噪比下降,严重的情况下可能还会出现门限效应。

26. 根据噪声的性质分类,可以把噪声分成几类

单频噪声,频谱特性可能是单一频率也可能是窄带谱。单频噪声的特点是一种连续波干扰。脉冲噪声是在时间上无规则得突发脉冲波形,起伏噪声是一种连续波随机噪声,起伏噪声的特点是具有很宽的频带,并且始终存在于系统中。其功率谱密度均匀分布在整个频率范围内,概率分布满足正太分布。常见的起伏噪声有热噪声,散弹噪声和宇宙噪声,其中散弹噪声是电子管中电子发散不均匀导致的。

27. 热噪声是怎么产生的?

热噪声起源于一切电阻性元器件中的电子热运动

第四章  模拟调制系统

28. 什么是调制,调制的作用有什么?

调制是指用载波的某个参量来表示基带信号。调制的作用有1.把基带信号调制成适合在信道中传输的信号;实现信道的多路复用,提高信道利用率;减小干扰,提高系统的抗干扰能力;实现传输带宽与信噪比之间的互换。

29. 什么是线性调制?什么是非线性调制?

线性调制是频谱上的线性搬移。常见的线性调制有调幅,双边带调制,单边带调制和残留边带调制。非线性调制则不再是原调制信号的线性搬移,而是频谱的非线性变换。

30. AM信号的波形和频谱有哪些特点?

AM信号的波形包络和调制信号的包络一样,AM的信号的频谱包括载频分量,上边带和下边带。其中上边带的频谱结构和原调制信号的频谱结构一样,下边带是上边带的镜像。AM信号的总功率包括载波功率和边带功率。

31. 什么是调幅信号的过调幅?

AM信号的调幅系数大于一,导致AM信号的包络不再反映基带信号的变换规律。

为了提高调制效率,减少载波功率。对于抑制载波的双边带,可以使其调制效率由三分之一提高到1。

33. 单边带调制信号的产生方式有哪些?各有什么技术难点

相移法和滤波法。滤波法是先产生双边带调制信号再用边带滤波器过滤掉其中一个边带,主要的难点是由于上下边带之间的频率间隔十分得窄导致边带滤波器的制作。相移法是利用希尔伯特变换来形成单边带调制信号,难点在于宽带移相网络的制作。

34. 残留边带滤波器的传输特性满足什么条件?为什么?

残留边带滤波器的传输特性要满足在载频处有互补奇对称的特性。这样才能在相干解调的时候无失真得从残留边带中恢复出所需要的调制信号。

35. 相干解调的关键是什么?如何获得同频同相的信号?

相干解调的关键在于要提供一个与已调信号载波同频同相的信号。

实现载波同步的方法有插入导频法和直接提取法。其中插入导频法是在接受信号的载频处插入相移90度的正交载波信号。直接提取法是对接收信号作非线性变换产生载波的谐波分量,利用锁相环或者窄带滤波器提取出载波的谐波分量,再进行分频,即可得到载波同步信号。

36. 包络检波的组成是什么?

微分整流器和低通滤波器。为了保证检波质量,插入的载波振幅应远大于信号的振幅。

37. 什么是门限效应?什么是门限值?为什么相干解调不会出现门限效应?什么是最佳判决门限电平?

门限效应本质上是由包络检波器的非线性引起的,是当有用信号被噪声淹没,输入信噪比减小到一定程度导致输出信噪比急剧恶化。开始出现门限效应的输入信噪比为门限值。使误码率最小的判决电平就是最佳门限电平。

由于相干解调信号和噪声可以分开解调,解调器的输出总是存在有效信号。

38. 降低门限值的方法有什么?

锁相环鉴频器和负反馈解调器。还有预加重和去加重技术。

39. 什么是频率调制?什么是相位调制?二者之间如何转换?

频率调制是指瞬时频率偏移随调制信号成比例变化,相位调制是指瞬时相位偏移随调制信号线性变化。将基带信号先微分再调频可以得到调相信号;将基带信号先积分后再调相可以得到调频波。

40. 为什么调频系统可以进行带宽与信噪比之间的互换,但调幅不能?

因为调幅系统的带宽是固定的。

41. 卡森公式是什么?他的意义是什么?

卡森公式指调频信号的带宽等于两倍的最大频偏加上调制信号的频率;说明了调频信号的带宽取决于最大频偏和调制信号的频率。

42. 调频系统的调制制度增益和信号带宽的关系如何?

信号带宽越大,调制增益越高。

43. 为什么说DSB和SSB调制系统的抗噪声性能是相同的?

因为在相同的输入信号功率和噪声条件下,两者的输出信噪比是相同的。

一个是直接法,锁相环调制器的结构包括相位检测器,环路滤波器和压控振荡器。其中压控振荡器本身就是调频器,因为压控振荡器的振荡频率正比于输入控制电压,用调制信号作为控制信号就能产生调频波。二是间接法,先通过积分器再做相位调制就可得到调频信号。

45. 调频系统的调制制度增益和调制指数的关系如何?说明了什么问题?

大信噪比时制度增益与调制指数的平方成正比,说明对于调频系统而言,增加传输带宽就可以改善抗噪声性能。

46. 调频系统中采用加重技术的原理和目的是什么?

因为调频系统要经过鉴频器来解调,鉴频器的功率谱密度会随着频率的平方而增加,所以输出噪声随着调制信号频率的升高而增强,而基带信号的高频分量会随着频率的增加而减小,所以鉴频器输出的信噪比明显下降。目的是为了进一步改善解调器的输出信噪比,加重技术的原理是保持输出信号不变,有效降低噪声,来提高输出信噪比。在解调前加上预加重网络,提高调制信号的高频分量,即调高信号的上升沿和下降沿处的幅度。去加重技术是在解调后保持信号不变同时降低高频处噪声,抑制噪声分量。同时恢复调制信号高频处的幅度。

47. 发射分集和空间复用的区别是什么?

发射分集技术是指在不同的天线上发射相同的信息,从而来起到抗衰落的作用。空间复用技术是在不同的天线上发射不同的信息,提高系统的容量和频谱利用率。空间复用相当于按照发送天线将无线信道划分为若干并行的信道,每个信道传输的都是完全不同的数据。

第五章  数字基带传输系统

48. 数字基带传输系统的基本结构和各部分功能?

数字基带传输系统是由发送滤波器,信道,接收滤波器,抽样判决器及定时和同步系统构成。

信道信号发生器,用于把原始的基带信号转换成适合基带传输的信号;

信道的作用是传输基带信号;接收滤波器的作用是接收信号并尽可能得滤除带外噪声和干扰,对信道均衡,形成有利用抽样判决的信号;

抽样判决器是对接收滤波器的输出波形进行判决,恢复出基带信号;

定时和同步系统的作用是为抽样判决器提供准确的抽样时钟。

49. 数字基带信号的功率谱有什么特点?它的带宽取决于什么?研究它的意义何在?

由于基带信号具有随机性,没有明确的频谱特性,只能通过研究功率谱来研究其频谱。数字基带信号的功率谱包括连续谱和离散谱。连续谱总是存在的,而离散谱不一定总是存在,由离散谱可以确定随机序列是否包含直流分量和定时分量,用于提取定时分量。它的带宽取决于一个码元的持续时间Ts和基带信号的码元波形的傅里叶变换形式。

通过频谱分析,可以确定信号需要占据的频带宽度,还可以获得信号谱中的直流分量,位定时分量,主瓣宽度和谱滚降衰减速度等信息。

50. 构成AMI码和HDB3码的规则是什么?它们各有什么优缺点?

AMI码是把1码变换为交替的正一负一,0码保持不变。AMI码的优点是无直流分量。编译码电路简单,具有内在的检错能力。缺点是长连零导致定时信号难以提取。HDB3码是改进式的AMI码,1码还是变换为交替的正一负一,当出现4个或4个以上的0码时,第四个0变换为与前一个非零符号用相同的极性的破坏符号,用V表示。但相邻V码的极性必须交替出现,以确保编好的码中无直流分量。若V码与前一个非零码的极性不同,则将第一个四连0的第一个0更改为与V码相同极性的B码。HDB3码保持了AMI码的优点外,还减少了连零串的出现,有利于定时信号的提取。

51. 简述双相码和差分双相码的优缺点

双相码的编码原则是对每一个二进制码分别用两个具有不同相位的二进制新码表示源码,0表示01,1表示10;优点是只用两个电平,能提取足够的定时分量,且无直流漂移,编码过程简单。缺点是占用带宽加倍,使频带利用率降低。

差分双相码中用码元间隔中心点出现跳变来表示1,即10或01,0用码元间隔中心没有出现跳变来表示。优点是解决了双相码极性翻转而引起的译码错误,缺点是占用带宽加倍。

52. 什么是码间干扰?他是如何产生的?

码间干扰的产生是由于信道的传输特性不理想,使前后码元发生畸变,展宽,拖尾,影响当前码元的抽样,从而对当前码元的抽样造成干扰,导致判决电路对信号进行误判,产生误码。

53. 为了消除码间串扰,基带传输系统的传输函数应满足什么条件?其相应的冲击响应应具有什么特点?

其传输函数在w轴上以2π/Ts间隔切开,然后分段沿w轴平移到(-π/Ts,π/Ts)区间内进行叠加,其结果应为常数,其相应的冲击响应除t=0时刻取值不为零,其他抽样时刻取值均为零。也即其他码元波形在当前码元的抽样时刻全部衰减为0。

54. 什么是奈奎斯特速率和奈奎斯特带宽,此时频带利用率有多大?

无码间串扰的情况下,系统能实现的最高传输速率就叫奈奎斯特速率,大小为1/Ts;无码间串扰下,系统实现最高传输速率所需的最小传输带宽,大小为1/2Ts;此时能提供的最高频带利用率为两波特每赫兹。

55. 什么是升余弦滚降传输特性,为什么要设计升余弦滚降

由于理想低通系统在实际应用中难以实现,并且理想低通滤波器的冲击响应的拖尾很长,当定时存在误差时,可能出现很严重的码间串扰。故需要设计升余弦滚降系统,它的传输特性为具有关于奈奎斯特带宽呈奇对称的振幅特性。可以利用半周期的余弦信号作为低通滤波器的下降沿。升余弦滚降系统的优点是拖尾衰减快,定时抖动不敏感;缺点是频带利用率低。

56. 无码间串扰的条件下,基带传输系统的误码率与哪些因素有关?如何降低系统的误码率?

无码间串扰时,基带传输系统的误码率与抽样判决时刻的信噪比有关。要降低系统的误码率要提高抽样判决时的信噪比。

57. 什么是眼图,眼图有什么作用?由眼图模型可以说明基带传输系统的哪些性能?

眼图的获取方法是调整示波器的扫描周期为信息码元周期的整数倍,由于示波器的“余辉效应”,示波器将显示多个周期的接收波叠加的结果。

眼图是指接收滤波器输出信号示波器将多个周期的接收信号叠加起来的结果,用于观察码间串扰和噪声的影响,从而估计系统的性能。另外也可以用眼图对接收滤波器的特性加以调整,以减少码间串扰和改善系统的传输性能。

最佳抽样时刻是眼睛张得最大的时刻;对定时误差的灵敏度可由眼睛的斜率来决定,斜率越陡,定时误差就越灵敏;眼图中间的横轴对应判决门限电平;

58. 什么是部分响应波形?什么是部分响应系统?

部分响应波形是指人为得有规律得在抽样时刻引入码间串扰,并在接收判决前再以约定的方式加以消除码间干扰,从而可以达到改频谱的特性,压缩传输频带,还可以加速传输波形尾巴得衰落,使频带利用率提高到理论上的最大值。利用部分响应波形传输的基带系统就叫部分响应系统。由于升余弦滚降系统虽然有拖尾衰减快的优点,但是频带利用率不高,所以来设计一种部分响应系统同时满足两个优点。由于要恢复的信息码元只是接受信号中的一部分,所以叫做部分响应系统。部分响应系统是既能使频带利用率达到理论上的最大值又具有拖尾收敛快的优点的系统。

59. 部分响应技术解决了什么问题?第一部分响应系统的缺点?第四类部分响应的特点是什么?

部分响应技术提高了频带利用率,降低了对定时精读的要求。第一部分响应系统的缺点是不适用与低频受限的系统。第四类部分响应的特点是无直流分量,并且低频分量很小,便于边带滤波,实现单边带调制。

60. 什么是频域均衡?什么是时域均衡?

时均衡是利用均衡器产生的时间波形去直接校正已畸变的波形,使得包括均衡器在内的整个系统的冲击响应满足无码间串扰的条件。时域均衡能够根据信道特性的变化进行调整,有效地减少码间串扰。

频域均衡是指利用可调滤波器的频率特性来补偿基带系统的频率特性,使得包括均衡器在内的基带系统的总特性满足无失真传输的条件。

61. 时域均衡器的均衡效果是怎么衡量的?

通过峰值失真准则和均方失真准则来衡量。

所谓峰值失真是指码间串扰最大值与有用信号的样值之比,无码间串扰的均衡器的峰值失真为零,峰值失真越小越好。而均方失真准则的计算过程类似,按这个准则来确定均衡器的抽头系数可以使失真最小,获得最佳的均衡效果。

62. 横向滤波器为什么能实现时域均衡?

横向滤波器是由无限多的横向排列的延时单元和抽头系数组成的。横向滤波器能将输入端在抽样时刻上有码间串扰的响应波形变换成抽样时刻上无码间串扰的响应波形。由于横向滤波器的均衡原理是建立在响应波形上的,所以说这种均衡称为时域均衡。

第七章 数字带通传输系统

63. 什么是数字调制?它与模拟调制有哪些异同点?

由于数字基带信号的取值是有限的离散状态,数字调制是用载波信号的某些离散状态来表征传送的信息,在接收端对载波信号的离散调制参量估值。数字调制也有三种基本形式——调幅调频调相。数字调制的优点有1.数字调制可以采用门限值检测2.数字脉冲在中继器中很容易再生3.通过压缩技术可以降低数字传输中所需要的带宽4.数字信号的信号质量通常优于模拟系统。

64. 基带调制和频带调制的不同点

基带调制没有进行频谱搬移,而频带调制把基带信号的频谱搬移到了适合信号传播的频带范围。

65. 数字调制的基本方法有哪些?其时间波形上各有什么特点?、

数字调制的方法有两种。一种是利用模拟调制方法去实现数字式调制。用数字基带信号和载波信号相乘,来得到数字调制信号。二是利用开关键控载波,从而实现数字调制。其时间波形可能是不连续的。

66. 什么是振幅键控?OOK信号的产生和解调方法有哪些?它的功率谱密度有什么特点?

2ASK是指正弦载波的幅度值随数字基带信号而变化的数字调制。产生方法有两种。1.模拟幅度调法2.开关电路控制的键控法。解调方法有非相干解调——包络检波法和相干解调法——同步检测法。振幅键控的功率谱密度函数由离散谱和连续谱两部分形成,离散谱是由载波分量确定的,连续谱是由基带信号波形确定的。

67. 什么是二进制频移键控?它的产生和解调方法有哪些?

若正交载波的频率随着二进制的基带信号在两个频率间变化,2FSK信号可以看成是两个2ASK信号的叠加。产生方法有模拟调频和数字键控。模拟调频是用二进制不归零信号和载波信号相乘。数字键控则是用两个反相开关电路,接两个不同频率的载波。其中采用模拟调频实现的2FSK信号的相位变化是连续的,采用数字键控法产生的信号的相位变化不一定连续。相位不连续的2FSK信号的带宽大于基带信号带宽的两倍。 解调方法有同步检测法和包络检测法,还有过零点检测法。首先用两个不同的带通滤波器将2FSK信号分离成两个2ASK信号,再用对应的载波相乘,通过低通滤波器滤除高频分量,再用抽样判决器还原出原始信号。包络检波法也是类似的将分离出来的两个2ASK信号经过包络检波器去检出两路信号,再用抽样判决器还原出原始信号。过零点检测法是对二进制频移键控信号的过零点数随着载波频率不同而不同,通过检测过零点的数量从而得到频率的变化。

2DPSK的解调方法有可以用码反变换法和差分解调法。

码反变换的原理是用普通的相干解调还原出相对码,再进行码反变换,把相对码还原成绝对码。差分相干解调是通过一个延时器来比较前后两个码元的相位,再滤波抽样判决。但是不能用包络检波器来解调,因为他们是用相位调制不是用振幅。

69. 二进制数字调制系统的误码率与哪些因素有关?

与调制方式,解调方式和信噪比都有关系。

70. 什么是绝对移相调制?什么是相对相移?

绝对相移是指用载波的相位直接表示数字信息,相对相移是指用相邻码元的相位差来表示数字信息。在绝对相移中,相位变化时通过未调载波的相位作为参考基准,而相对相移是以前一码元的相位作为基准。绝对相移可以看成是把数字信息序列的绝对码变成相对码,再根据相对码来进行绝对相移。

2PSK系统的性能最好,2FSK的性能次之,OOK的最差。

72. 2PSK的优势在哪?相同误码率下,所需要的信噪比比较小。

73. 2DPSK与2PSK相比优势在哪?相同信噪比下,采用相干解调,2DPSK与2PSK比误码率减少一半。

74. 什么是多进制数字调制?有哪些优缺点?

采用多种基带波形的数字调制称为多进制数字调制。优点有1.在相同的码元速率下,可以传输更多的信息量,提高频带利用率。2.相同的信息速率下,所需要的码元速率比较低,所需的带宽也更窄,节约频带资源。3.相同噪声下,抗噪声性能更差。

75. 提高频带利用率的两种方法有

一个是采用多进制调制方法,二是采用频谱旁瓣滚降迅速的调制信号。

77. MSK就是最小频移键控,一种信号相互正交的情况下调制指数最小的二元连续相位FSK,相位连续可以让频带更加集中。6个特点:1相位连续2包络恒定3带外辐射小也即旁瓣衰减更快4实现简单5用于移动通信中的数字传输6占用带宽最小的二进制正交2FSK信号

79. 一是将基带信号积分以后再做调频可得到MSK信号。二是利用OQPSK的电路。MSK等效于差分编码后再做OQPSK。

81. GMSK的中文是高斯最小频移键控,是基带信号经过高斯低通滤波器的MSK。MSK的相位路径是不同斜率的直线组合成的折线,GMSK在其基础上,通过高斯滤波器使得相位路径变成了更光滑的曲线。优点:相对于MSK,具有更加集中的功率谱密度,对邻道干扰更小。缺点是有码间串扰。

QPSK是四相调制,用子载波的四个相位来表示数字基带信号。由于QPSK的包络不再恒定,所以对QPSK改进成OQPSK,它的意思是指偏移QPSK,把QPSK的两正交支路的码元在时间上错开,使得两个支路的符号不会同时发生变化,则相位的跳变被限制在正负90度,使得相位跳变的幅度减小了。π/4DQPSK也是改进型的QPSK,它的调制特点为相邻码元间的最大相位差的绝对值为3π/4,它综合了QPSK和OQPSK两种调制方式的优点。具有更小的包络波动和更高的频谱利用率。

83. 什么是OFDM?他的正交性如何来理解。

OFDM即正交频分复用。各子载波的频谱有1/2的重叠,但是又保持相互正交。正交是指每个载波的频谱零点和相邻载波的频谱零点相重叠,以减少载波间的干扰。每路信号占用其中一个频段,在接收端通过滤波器把其中要接收的信号进行解调。正交的意思是子载波间相互重叠,但是互不干扰。

84. OFDM的优点和缺点有哪些?OFDM的中心思想是什么?

答:优点有1.有效得克服多径效应对信号的影响。2.各路子载波的已调信号频谱有部分重叠,可以大大得提高频带利用率和传输速率。3.各路已调信号是严格正交的,以便接收端能完全分离各路信号。4.每路子载波的调制是以多进制调制的。5.可以根据各个子载波处信道特性的优劣不同采取不同的体制。可实现上下行链路的不同传输速率。缺点有:1.对频偏和相位噪声比较敏感2峰值平均功率较大3设备相对复杂,但是可采用FFT来实现OFDM信号,简化系统的硬件结构。

OFDM的中心思想主要是化宽为窄,把不平坦的复杂宽信道转换成近似平坦的窄带子信道。类似于积分把一条曲线无限细分,则其中的一小段就可以看成是直线,进而计算其面积。

首先对输入信号进行串并变换,再进行编码映射,插入导频后做快速反傅里叶变换IFFT,再插入循环前缀,做并串变换,再做数模转换,再通过低通滤波器,做正交调制,即可得到OFDM信号。

86. 什么是频分复用?什么是时分复用?什么是码分复用?

频分复用中,一个信道的可用频带被划分为若干个互不重叠的频段,每路信号占用其中一个频段,在接收端通过滤波器把其中要接收的信号进行解调。时分复用是利用信号的抽样值在时间上不相互重叠来在同一信道中传输多路信号的一种方法。码分复用则是用不同的编码技术来复用多路信号。

87. 什么是扩频调制?有哪些方式实现扩频?

扩频调制是指扩展频带的宽度来把码元“打碎”,提高抗干扰能力。扩展信号的频谱的方式主要有三种。一是直接序列扩频二是跳频扩频三是跳时扩频。

直接序列扩频在发送端直接用高码率的扩频码去展宽数据信号的频谱,在接收端再用同样的扩频序列进行解扩。由于直扩系统的同步要求很严格,对设备要求高,故引入跳频扩频,而跳频扩频是指窄带数字已调信号的载波频率在一个很宽的频率范围内跳变。

跳频扩频还可以分为慢跳频和快跳频。若跳频速率小于码元速率,则为慢跳频,跳频速率大于码元速率则为快跳频。跳变的规律称为调频图案,跳变的规律实际上是一个可以重复的伪随机序列,只要接收机也可以按照这一规律同步跳变载波频率就可以实现收发双方的通信连接。GSM系统在业务量大,干扰大的情况下常常采用跳频,平均所有载波的总的干扰电平,减小瑞利衰落的影响和同频干扰。

跳时扩频是使发射信号在时间轴上跳变,首先将时间轴分成许多时片,在一帧内的时片的发射信号由扩频码序列来控制。

伪随机序列是指具有随机噪声的一些统计特性,但同时又可以重复生产和处理的序列。

89. 跳频系统的抗干扰性和直扩系统的抗干扰性的区别

直扩系统是把窄带干扰信号的功率谱密度均匀得分散在整个频带上,而跳频系统则是利用跳频序列的随机性来躲避干扰,使得它和干扰信号的频率发生的概率大为减小。

调制是指用调制信号来控制高频载波的一个或几个参数,是把调制信号装载到高频载波上,混频是把输入信号通通搬移到一个本地振荡信号频率,搬移前后输入信号的变化规则不变。

1.由于伪随机码把消息打乱,具有很高的保密性2.扩频后信号的功率很低,甚至低于噪声功率,所以具有很高的隐蔽性,可用于防止窃听。3.解扩时对信号解扩,但是对噪声又相当于是扩频,从而分散了噪声,大大得提高了抗干扰性4.利用不同的扩频码可传输多路信号,实现码分多址,码分复用。解扩时对某一信号解扩,其他信号仍为宽频带,则其他信号对解扩信号的干扰很小。

92. 什么是确知信号,随相信号,起伏信号

确知信号是可以预知其变化规律的信号;随相信号是接收信号的相位具有随机性,除相位外的其他参数都是确定的信号;起伏信号是指振幅和相位都是随机信号,其他参数都是确定的信号。

93. 什么是匹配滤波器?匹配滤波器的冲击响应是怎样的?

使滤波器的输出信噪比在某一特定时刻达到最大的滤波器就是匹配滤波器。匹配滤波器的单位冲击响应是输入信号的镜像函数。匹配滤波器的误码率仅和两种码元的波形之差的能量有关,而与波形本身无关。差别越大,误码率越小。

94. 简要说明为什么匹配滤波器能等效为相关器?

因为在抽样时刻,匹配滤波器的输出为输入信号的自相关函数的K倍。故此时等效为相关器。

95. 数字信号的最佳接收是以什么标准作为准则的

以最小差错概率和最大输出信噪比准则作为准则。最小差错概率是指使误码率达到最小的划分点为最佳划分点。使滤波器的输出信噪比在某一特定时刻达到最大的滤波器就是最大输出信噪比准则。

96. 写出二进制信号的最佳接收的判决准则

二进制信号的最佳接收准则为最大似然准则,也即接收到的信号中,哪个似然函数最大,就判为哪个信号出现。

97. 二进制确知信号的最佳形式是什么

是两种确知信号的相关系数为负一的信号,此时两种确知信号的码元波形相反,误码率最小。

98. 二进制确知信号的最佳接受机构是怎样的

通过比较接收信号和两个确知信号的相关性,在抽样时刻,接收信号与哪个发送信号的相关值大就判为哪个信号出现。

99. 怎样才能使普通接收机的误码率达到最佳接收机的水平

当普通接收机的信噪比等于最佳接收机的码元能量和噪声功率谱密度之比时。

相关接收是将输入信号与参考信号进行相关运算,然后再进行抽样判决比较的数字信号接收形式。

101. 什么是最佳基带传输系统?简述其构成原理

最佳基带传输系统是通过对发送滤波器和接收滤波器的设计,使得系统的出错概率最小。其原理一是通过对系统的传输函数的设计,使得抽样时刻样值的码间干扰为零;二是通过接收滤波器的设计尽可能减少噪声的影响。

102. 利用数字系统传输模拟信号,需要做些什么?

在数字系统中传输模拟信号,需要三个步骤。首先将模拟信号数字化,即模数转换,再进行数字

103. 简述低通抽样定理,它是在什么前提下提出的

如果对一个频带有限的时间连续的模拟信号抽样,当抽样速率达到一定数值时,那么根据它的抽样值就可以重建还原出原来的信号。如果传输的是低通型的模拟信号,当带限信号的带宽为B时,不发生频谱混叠现象的最低抽样速率为2B。他的前提是待抽样的模拟信号是低通的。

104. 理想抽样,自然抽样,平顶抽样在波形上和频谱结构上有什么区别。

理想抽样的抽样波形是冲激串,自然抽样的抽样波形是窄带脉冲,脉冲幅度随着被抽样的模拟信号而变化,平顶抽样的抽样波形为矩形脉冲。理想抽样信号的频谱带宽是无穷大的,而自然抽样的频谱是有限的。

模拟信号抽样和PAM信号都是时间离散取值连续的信号。不同点是抽样信号的频谱是周期延拓的,但幅度不下降;而PAM信号的频谱是周期延拓,但是幅度是下降的。

106. 什么是奈奎斯特速率和奈奎斯特间隔?

对于无失真恢复低通信号即不发生频谱混叠的所要求的最低采样速率为奈奎斯特速率。与此相对应的最小抽样间隔也即最低抽样速率的倒数为奈奎斯特间隔。

107. 说明抽样会产生混叠的原因

时域的采样会对应于信号频谱的周期延拓。当采样频率小于信号带宽时,就会造成周期延拓后的频谱混叠。

108. 什么是量化,什么是量化噪声

量化是是把时域离散,幅度连续的模拟信号用有限的电平数去表示幅度,从而变成数字信号。量化噪声就是由量化后的信号与原信号之间的误差导致的噪声。量化噪声与量化间隔有关,量化间隔越小,量化噪声越小。

109. 什么是均匀量化,什么是非均匀量化?他们有什么优缺点?

均匀量化是量化间隔相等的量化方式。非均匀量化是量化间隔不相等的量化方式。均匀量化的缺点是信号的量化噪声往往很大,均匀量化时输入信号的动态范围将受很大的限制。非均匀量化的优点是能够有效降低量噪比。

非均匀量化可以利用压缩扩张信号处理后,再把压缩的信号进行均匀量化。利用对数特性将小幅度信号放大,大幅度的信号缩小。即小幅度的信号用小的来量化间隔,大幅度的信号用大的量化间隔。

PCM是指脉冲编码调制。它是一种用一组二进制数字代码来代表连续信号的波形编码方式,从而实现数字通信。形成PCM信号主要包括三个过程,分别是抽样,量化,编码。抽样是把时间上连续的信号转换成时间上离散的信号;量化是把时间离散,幅度连续的信号变换成时间离散,幅度也离散的信号;编码是用二进制码组表示M个量化电平值。

112. 什么是13折线法?为什么13折线律中的折线段数比15折线律中的少两段?

因为13折线律中的第一段和第二段的斜率相同,合并成了一条折线。而15折线中,每段斜率都不相同。13折线律是将压扩特性曲线近似为13条斜率不同的折线,将输入X轴和输出Y轴用不用的方法划分。对x轴每次以1/2划分,对y轴则等间隔划分即可。

113. PCM电话信号中,为什么要采用折叠码进行编码?

因为电话信号的幅度值只要集中在幅度较小的区间,采用折叠码进行编码可以减少误码对信号造成的影响。

114. 在PCM系统中,量噪比和信号带宽有什么关系?增量编码的量噪比和什么因素有关?

在低通信号的最高频率给定时,PCM系统的输出量噪比随着系统带宽指数级增加,与编码位数成线性关系。增量编码的量噪比和抽样速率成立方关系,还与信号频率成反比。

115. 线性编码和非线性编码的区别

线性编码即二进制编码,非线性编码分为段落码和段内码,段落码表示信号的绝对值落在哪个段落,段内码表示每一段落内的16个均匀划分的量化级。

PAM是脉冲幅度调制信号,是模拟信号;PCM是脉冲编码调制信号,是数字信号。

PCM中二进制代码表示的是样值本身的大小,所需的码位数目较多,导致编译码设备复杂。增量调制中,只用每位表示相邻样值的相对大小,以此反映抽样时刻波形的变化趋势,而与样值大小无关。

118. 一般量化噪声和过载量化噪声是怎么产生的?如何防止过载噪声的出现?

当本地译码器输出信号能跟上模拟信号的变化时,误差局限在量化间隔内的变化为一般量化误差。当模拟信号斜率陡变时,译码信号跟不上模拟信号的变化时,使误差明显增大,则称为过载失真。当译码器的最大跟踪斜率大于或等于模拟信号的最大变化斜率时不会发生过载现象。

DPCM是一种预测编码方法,预测编码的设计思想是基于相邻抽样值之间的相关性。利用这种相关性,可以根据前面的K个样值预测当前时刻的样值,然后把当前样值与预测值之间的差值进行量化编码。增量编码是DPCM中的一个重要特例。

120. 语音压缩编码分为几类?

三类:波形编码,参量编码,混合编码

121. 什么是离散余弦变换?为什么要进行DCT变换?

一种实数域的变换,类似于离散傅里叶变换,但是只使用实数。离散余弦变换是对一个实偶函数进行的。DCT可以用于数据或者图像的压缩。图像的有损压缩就是基于离散余弦变换而做的。

霍夫曼编码是一种无损的统计编码,根据信源符号出现的概率分配码字。

对于出现概率大的信息符号用字长小的符号表示,对于出现概率小的信息用字长大的符号表示。则编码结果的平均字长小于其他排列形式。

输入图像,对图像做变换,使得变换后图像的大部分系数都为0,再经过量化器量化,编码。

直方图均衡是将图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间,调整为全部灰度范围内的均匀分布。

126. 时分复用是多个信号分别占用不同的时隙,共用一条信道串行数字传输。

第十一章 差错控制编码

127. 在通信系统中,提高可靠性的方法有哪些?

针对乘性干扰,采用均衡等措施;针对加性干扰,合理选择调制解调方法,增大发射功率,对于剩余的误码,采用差错控制,交织等措施。

128. 什么是随机信道?什么是突发信道?什么是混合信道?

错码的出现是随机的,且错码之间是统计独立的,当信道中加性干扰主要是这种噪声时,就是随机信道;突发信道中,错码总是成串集中出现的,也就是在一些短促的时间区间内会出现大量错码。混合信道中,既存在随机错码又存在突发错码。

129. 常见的的差错控制方式有哪些?有什么优缺点?

有前向纠错,检错重发,混合纠错

前向纠错不需要反馈信道,不需要重发导致的延误,但误码率相对较高;检错重发需要反馈信道,且传输实时性较差,但误码率较低,更加可靠;混合纠错结合了前两者的优点,当错码较少时自行纠正,但是错码较多时自动重发。

将信息码分组,每个组的信息加入一些监督码,用于检错纠错,提高传输可靠性。

131. 编码效率,码重,码距的定义

编码效率是指信息码在整个码组中所占的比例;码重是指码组中非零码元的数目;码组是指两个码组对应位上的数字不同的个数。

132. 一种编码的最小码距和其检错和纠错能力有什么关系?

检错:最小码距要大于等于检错码数加一;纠错:最小码距要大于等于两倍纠错码数加一;同时检错纠错时,最小码距要大于等于检错码+纠错码+1。

133. 什么是奇偶监督码?检错能力如何?

奇偶校验码是分组码,它是在一组信息码元后附加一位监督码元,使得加了监督码元后码组中的1为偶数个1,称为偶校验码;若为奇数个1,则为奇校验码。奇校验码是检错码,不能纠错。

134. 什么是线性码?他有什么性质?

监督码和信息码的关系是一组线性方程确定的。它具有运用代数方法来得到效率较高的编码方式,具有封闭性,即任意两个码组的和还是许用码组。码的最小距离等于非零码的最小码重。

135. 什么是循环码?生成多项式怎么确定?

循环码是指任一码组经过循环移位以后得到的还是许用码组。

生成多项式需要满足以下三条性质:1.生成多项式是x的n次方+1的一个n-k=r次因式。2.生成多项式的常数项不为0.

汉明码是一种可以纠正一个随机错误的线性分组码。他的最小码距为3,码组长度为n=2的r次方-1;信息码长度k=码组长度-监督码长,监督码长为r,是不小于3的任意正整数。

137. 什么是BCH码?什么是本原BCH码?什么是非本原BCH码?

BCH码是一类可以纠正多个随机错误的循环码。本原BCH码的生成多项式中含有最高次数为m的本原多项式,并且码长为n=2的m次方-1;而非本原BCH码的生成多项式则不含有这种本原多项式。

一种具有很强纠错能力并能纠正突发错误的多进制BCH码。

139. 卷积码和分组码之间有什么异同点?卷积码是否为线性码?卷积码的特点是什么?

 分组码的各码元仅与本组的信息元有关;卷积码中的码元不仅与本组的信息元有关,而且还与前面若干组的信息元有关。卷积码不是线性码。即卷积码中的一个码组的校验码校验准着N个信息段。卷积码的优点是小分组,延时小,多码段相关。缺点是码率一般较小,译码比较复杂。

141. 交织码可以把传输中的突发错误分散开来,减少不可纠的概率;Turbo码是把两个同类编码器并联在一起。

142. 卷积码的译码方式是什么

维特比译码是一种基于最大似然译码原理的概率译码算法。也可以看成是在网格图上寻找具有最大路径度量值的过程。将接受信号序列与所有可能的发送序列进行比较,选择其中汉明距离最小的序列,则该序列则为当前发送信号序列。

143. 有哪几种同步信号?在何处?有何要求?

有四种同步信号。一是载波同步,在相干解调时,要求载波同步信号要与发送信号同频同相。二是码元同步,在抽样判决处,要求同步信息频率与码元速率相同的定时脉冲。三是群同步,获取每帧的起止标志,以便对接收码元能正确分组。四是网同步,是使通信网中各站点时钟保持同步。

144. 载波同步的提取方法?各有什么优缺点?

载波同步的方法有插入导频法和直接提取法。插入导频法,在频域上已调信号频谱中的零点处,插入相移九十度后的正交载波。相移九十度是为了避免产生直流分量。插入导频法适用于不含有载波分量,或者载波分量难以提取的信号。直接提取法又分为平方变换法和科斯塔斯环法。平方法是将信号经过平方律部件后用锁相环提取出载波信号的谐波分量,再分频得到载波信号。平方变换法提取的载波存在180度相位模糊的问题,解决方案主要是用2DPSK来替代2PSK。

145. 为什么会产生相位模糊问题

这是由于平方后产生的载波频率是原始载波频率的两倍,故需要使用二分频电路,由于分频起点的不确定性,导致了相位模糊。

外同步法和自同步法。外同步法需要在信号外加含有定时信息的导频;自同步法从信息码元中提取出位定时信息。外同步法简单可靠,需要消耗一定功率,占用一定带宽,易与信号相互干扰。而自同步法的优点是不占功率和带宽,不与信息相互干扰,缺点是同步方式复杂。

147. 码元同步信息应满足什么要求

重复频率要与接收码元速率相同,相位要和最佳抽样时刻保持一致。

148. 码元同步有哪些提取方法

直接提取位同步信号:将解调后的基带接收码元先通过某种非线性变换,再送入一个窄带滤波电路从而滤除码元同步信号;锁相法:用误差信号控制压控振荡器,不断调整输出的定时抽样脉冲,使定时误差不断减小,当定时误差等于零时停止调整,这样构成一个负反馈跟踪环的闭环系统;插入导频法:位同步中的插入导频是在基带信号频谱的零点处插入反相的载波。

149. 什么是群同步法?群同步有哪几种方法?

为了使接收码元能够正确分组。又叫帧同步。群同步方法有三种。一是起止同步法,二是分散插入法,三是集中插入法。起止同步法是在每帧数据的开头集中插入群同步码组。集中插入法是寻找一组在信息码中很少出现的特殊码组,将同步码插在信息码前面,常用巴克码。分散插入法是将同步码等间隔得插在信息码中。

150. 群同步的性能指标与哪些性能指标?这些性能指标与什么有关系?

主要指标是假同步概率和漏同步概率。这些性能指标都和判决门限电平有关。假同步是由于信道干扰使信息码错码成同步码,或者是信息码中出现了和同步吗一样的码组,从而使信息码被识别器误以为是同步码,提高判决门限电平可以降低假同步的概率。漏同步是由于信道干扰,使得接收码组中出现错码,从而使识别器漏识别出同步码组,降低判决门限电平可降低漏同步的概率。

捕捉态时提高判决门限电平,降低假同步概率;维持态时降低门限电平,降低漏同步的概率。

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圆周律派的值是怎么算出来的... 圆周律派的值是怎么算出来的


在不同的历史时期,受制于生产力发展水平和科技发展水平,π 的计算方法、计算效率、准确度各不相同。圆周率(π)的计算方法的探索主要有实验时期、几何法时期、分析法时期、计算机时代。

1、实验时期——对圆周率的估算:

一块古巴比伦石匾(约产于公元前1900年至1600年)清楚地记载了圆周率 = 25/8 = 3.125。同一时期的古埃及文物,莱因德数学纸草书(Rhind Mathematical Papyrus)也表明圆周率等于分数16/9的平方,约等于3.1605。埃及人似乎在更早的时候就知道圆周率了。 

it?》)中指出,造于公元前2500年左右的胡夫金字塔和圆周率有关。例如,金字塔的周长和高度之比等于圆周率的两倍,正好等于圆的周长和半径之比。公元前800至600年成文的古印度宗教巨著《百道梵书》(Satapatha Brahmana)显示了圆周率等于分数339/108,约等于3.139。


2、几何法时期——对圆周率的计算开始走向主动,并趋于科学:

(1)古希腊作为古代几何王国对圆周率的贡献尤为突出。

古希腊大数学家阿基米德(公元前287–212 年) 开创了人类历史上通过理论计算圆周率近似值的先河。阿基米德从单位圆出发,先用内接正六边形求出圆周率的下界为3,再用外接正六边形并借助勾股定理求出圆周率的上界小于4。接着,他对内接正六边形和外接正六边形的边数分别加倍,将它们分别变成内接正12边形和外接正12边形,再借助勾股定理改进圆周率的下界和上界。

他逐步对内接正多边形和外接正多边形的边数加倍,直到内接正96边形和外接正96边形为止。最后,他求出圆周率的下界和上界分别为223/71 和22/7, 并取它们的平均值3.141851 为圆周率的近似值。阿基米德用到了迭代算法和两侧数值逼近的概念,称得上是“计算数学”的鼻祖。

(2)中国古算书《周髀算经》(约公元前2世纪)的中有“径一而周三”的记载,意即取

(约为3.162)。这个值不太准确,但它简单易理解。

(3)公元263年,中国数学家刘徽用“割圆术”计算圆周率,他先从圆内接正六边形,逐次分割一直算到圆内接正192边形。他说“割之弥细,所失弥少,割之又割,以至于不可割,则与圆周合体而无所失矣。”,包含了求极限的思想。

刘徽给出π=3.141024的圆周率近似值,刘徽在得圆周率=3.14之后,将这个数值和晋武库中汉王莽时代制造的铜制体积度量衡标准嘉量斛的直径和容积检验,发现3.14这个数值还是偏小。于是继续割圆到1536边形,求出3072边形的面积,得到令自己满意的圆周率

(4)公元480年左右,南北朝时期的数学家祖冲之进一步得出精确到小数点后7位的结果,给出不足近似值3.1415926和过剩近似值3.1415927,还得到两个近似分数值,密率

密率是个很好的分数近似值,要取到

在之后的800年里祖冲之计算出的π值都是最准确的。其中的密率在西方直到1573年才由德国人奥托(Valentinus Otho)得到,1625年发表于荷兰工程师安托尼斯(Metius)的著作中,欧洲称之为Metius' number。

(5)约在公元530年,印度数学大师阿耶波多算出圆周率约为

婆罗摩笈多采用另一套方法,推论出圆周率等于10的算术平方根。

(6)阿拉伯数学家卡西在15世纪初求得圆周率17位精确小数值,打破祖冲之保持近千年的纪录。德国数学家鲁道夫·范·科伊伦(Ludolph van Ceulen)于1596年将π值算到20位小数值,后投入毕生精力,于1610年算到小数后35位数,该数值被用他的名字称为鲁道夫数。

3、分析法时期——科学推演圆周率:

这一时期人们开始利用无穷级数或无穷连乘积求π,摆脱可割圆术的繁复计算。无穷乘积式、无穷连分数、无穷级数等各种π值表达式纷纷出现,使得π值计算精度迅速增加。

第一个快速算法由英国数学家梅钦(John Machin)提出,1706年梅钦计算π值突破100位小数大关,他利用了如下公式:

其中arctan x可由泰勒级数算出。类似方法称为“梅钦类公式”。

斯洛文尼亚数学家Jurij Vega于1789年得出π的小数点后首140位,其中只有137位是正确的。这个世界纪录维持了五十年。他利用了梅钦于1706年提出的数式。

到1948年英国的弗格森(D. F. Ferguson)和美国的伦奇共同发表了π的808位小数值,成为人工计算圆周率值的最高纪录。

4、计算机时代——科学高效计算圆周率:

电子计算机的出现使π值计算有了突飞猛进的发展。

1949年,美国制造的世上首部电脑-ENIAC(Electronic Numerical Integrator And Computer)在阿伯丁试验场启用了。次年,里特韦斯纳、冯纽曼和梅卓普利斯利用这部电脑,计算出π的2037个小数位。这部电脑只用了70小时就完成了这项工作,扣除插入打孔卡所花的时间,等于平均两分钟算出一位数。

五年后,IBM NORC(海军兵器研究计算机)只用了13分钟,就算出π的3089个小数位。科技不断进步,电脑的运算速度也越来越快,在60年代至70年代,随着美、英、法的电脑科学家不断地进行电脑上的竞争,π的值也越来越精确。在1973年,Jean Guilloud和Martin Bouyer以电脑CDC 7600发现了π的第一百万个小数位。

在1976年,新的突破出现了。萨拉明(Eugene Salamin)发表了一条新的公式,那是一条二次收敛算则,也就是说每经过一次计算,有效数字就会倍增。高斯以前也发现了一条类似的公式,但十分复杂,在那没有电脑的时代是不可行的。这算法被称为布伦特-萨拉明(或萨拉明-布伦特)演算法,亦称高斯-勒让德演算法。

1989年美国哥伦比亚大学研究人员用克雷-2型(Cray-2)和IBM-3090/VF型巨型电子计算机计算出π值小数点后4.8亿位数,后又继续算到小数点后10.1亿位数。2010年1月7日——法国工程师法布里斯·贝拉将圆周率算到小数点后27000亿位。2010年8月30日——日本计算机奇才近藤茂利用家用计算机和云计算相结合,计算出圆周率到小数点后5万亿位。

2011年10月16日,日本长野县饭田市公司职员近藤茂利用家中电脑将圆周率计算到小数点后10万亿位,刷新了2010年8月由他自己创下的5万亿位吉尼斯世界纪录。56岁的近藤茂使用的是自己组装的计算机,从10月起开始计算,花费约一年时间刷新了纪录。

2011年,国际数学协会正式宣布,将每年的3月14日设为国际数学节,来源则是中国古代数学家祖冲之的圆周率。 

国际圆周率日可以追溯至1988年3月14日,旧金山科学博物馆的物理学家Larry Shaw,他组织博物馆的员工和参与者围绕博物馆纪念碑做3又1/7圈(22/7,π的近似值之一)的圆周运动,并一起吃水果派。之后,旧金山科学博物馆继承了这个传统,在每年的这一天都举办庆祝活动。

2009年,美国众议院正式通过一项无约束力决议,将每年的3月14日设定为“圆周率日”。决议认为,“鉴于数学和自然科学是教育当中有趣而不可或缺的一部分,而学习有关π的知识是一教孩子几何、吸引他们学习自然科学和数学的迷人方式……π约等于3.14,因此3月14日是纪念圆周率日最合适的日子。”

2、圆周率在各学科中的应用:

π是个无理数,即不可表达成两个整数之比,是由瑞士科学家约翰·海因里希·兰伯特于1761年证明的。 1882年,林德曼(Ferdinand von Lindemann)更证明了π是超越数,即π不可能是任何整系数多项式的根。

圆周率的超越性否定了化圆为方这古老尺规作图问题的可能性,因所有尺规作图只能得出代数数,而超越数不是代数数。

两个任意自然数是互质的概率是

任取一个任意整数,该整数没有重复质因子的概率为

个方法写成两个完全数之和。

设我们有一个以平行且等距木纹铺成的地板,随意抛一支长度比木纹之间距离小的针,求针和其中一条木纹相交的概率。这就是布丰投针问题。1777 年,布丰自己解决了这个问题——这个概率值是 1/π。

正态分布的概率密度函数:


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圆周率是一个极其驰名的数。从有文字记载的历史开始,这个数就引进了外行人和学者们的兴趣。作为一个非常重要的常数,圆周率最早是出于解决有关圆的计算问题。仅凭这一点,求出它的尽量准确的近似值,就是一个极其迫切的问题了。事实也是如此,几千年来作为数学家们的奋斗目标,古今中外一代一代的数学家为此献出了自己的智慧和劳动。回顾历史,人类对 π 的认识过程,反映了数学和计算技术发展情形的一个侧面。 π 的研究,在一定程度上反映这个地区或时代的数学水平。德国数学史家康托说:"历史上一个国家所算得的圆周率的准确程度,可以作为衡量这个国家当时数学发展水平的指标。"直到19世纪初,求圆周率的值应该说是数学中的头号难题。为求得圆周率的值,人类走过了漫长而曲折的道路,它的历史是饶有趣味的。我们可以将这一计算历程分为几个阶段。

通过实验对 π 值进行估算,这是计算 π 的的第一阶段。这种对 π 值的估算基本上都是以观察或实验为根据,是基于对一个圆的周长和直径的实际测量而得出的。在古代世界,实际上长期使用 π =3这个数值。最早见于文字记载的有基督教《圣经》中的章节,其上取圆周率为3。这一段描述的事大约发生在公元前950年前后。其他如巴比伦、印度、中国等也长期使用3这个粗略而简单实用的数值。在我国刘徽之前"圆径一而周三"曾广泛流传。我国第一部《周髀算经》中,就记载有圆"周三径一"这一结论。在我国,木工师傅有两句从古流传下来的口诀:叫做:"周三径一,方五斜七",意思是说,直径为1的圆,周长大约是3,边长为5的正方形,对角线之长约为7。这正反映了早期人们对圆周率 π 和√2 这两个无理数的粗略估计。东汉时期官方还明文规定圆周率取3为计算面积的标准。后人称之为"古率"。

早期的人们还使用了其它的粗糙方法。如古埃及、古希腊人曾用谷粒摆在圆形上,以数粒数与方形对比的方法取得数值。或用匀重木板锯成圆形和方形以秤量对比取值……由此,得到圆周率的稍好些的值。如古埃及人应用了约四千年的 4 (8/9)2 = 3.1605。在印度,公元前六世纪,曾取 π= √10 = 3.162。在我国东、西汉之交,新朝王莽令刘歆制造量的容器――律嘉量斛。刘歆在制造标准容器的过程中就需要用到圆周率的值。为此,他大约也是通过做实验,得到一些关于圆周率的并不划一的近似值。现在根据铭文推算,其计算值分别取为3.1547,3.1992,3.1498,3.2031比径一周三的古率已有所进步。人类的这种探索的结果,当主要估计圆田面积时,对生产没有太大影响,但以此来制造器皿或其它计算就不合适了。

凭直观推测或实物度量,来计算 π 值的实验方法所得到的结果是相当粗略的。

真正使圆周率计算建立在科学的基础上,首先应归功于阿基米德。他是科学地研究这一常数的第一个人,是他首先提出了一种能够借助数学过程而不是通过测量的、能够把 π 的值精确到任意精度的方法。由此,开创了圆周率计算的第二阶段。

圆周长大于内接正四边形而小于外切正四边形,因此 2√2 < π < 4 。
当然,这是一个差劲透顶的例子。据说阿基米德用到了正96边形才算出他的值域。

阿基米德求圆周率的更精确近似值的方法,体现在他的一篇论文《圆的测定》之中。在这一书中,阿基米德第一次创用上、下界来确定 π 的近似值,他用几何方法证明了"圆周长与圆直径之比小于 3+(1/7) 而大于 3 + (10/71) ",他还提供了误差的估计。重要的是,这种方法从理论上而言,能够求得圆周率的更准确的值。到公元150年左右,希腊天文学家托勒密得出 π =3.1416,取得了自阿基米德以来的巨大进步。

割圆术。不断地利用勾股定理,来计算正N边形的边长。

在我国,首先是由数学家刘徽得出较精确的圆周率。公元263年前后,刘徽提出著名的割圆术,得出 π =3.14,通常称为"徽率",他指出这是不足近似值。虽然他提出割圆术的时间比阿基米德晚一些,但其方法确有着较阿基米德方法更美妙之处。割圆术仅用内接正多边形就确定出了圆周率的上、下界,比阿基米德用内接同时又用外切正多边形简捷得多。另外,有人认为在割圆术中刘徽提供了一种绝妙的精加工办法,以致于他将割到192边形的几个粗糙的近似值通过简单的加权平均,竟然获得具有4位有效数字的圆周率 π = =3.1416。而这一结果,正如刘徽本人指出的,如果通过割圆计算得出这个结果,需要割到3072边形。这种精加工方法的效果是奇妙的。这一神奇的精加工技术是割圆术中最为精彩的部分,令人遗憾的是,由于人们对它缺乏理解而被长期埋没了。

恐怕大家更加熟悉的是祖冲之所做出的贡献吧。对此,《隋书·律历志》有如下记载:"宋末,南徐州从事祖冲之更开密法。以圆径一亿为丈,圆周盈数三丈一尺四寸一分五厘九毫二秒七忽,朒数三丈一尺四寸一分五厘九毫二秒六忽,正数在盈朒二限之间。密率:圆径一百一十三,圆周三百五十五。约率,圆径七,周二十二。"

这一记录指出,祖冲之关于圆周率的两大贡献。其一是求得圆周率

其二是,得到 π 的两个近似分数即:约率为22/7;密率为355/113。

他算出的 π 的8位可靠数字,不但在当时是最精密的圆周率,而且保持世界记录九百多年。以致于有数学史家提议将这一结果命名为"祖率"。

这一结果是如何获得的呢?追根溯源,正是基于对刘徽割圆术的继承与发展,祖冲之才能得到这一非凡的成果。因而当我们称颂祖冲之的功绩时,不要忘记他的成就的取得是因为他站在数学伟人刘徽的肩膀上的缘故。后人曾推算若要单纯地通过计算圆内接多边形边长的话,得到这一结果,需要算到圆内接正12288边形,才能得到这样精确度的值。祖冲之是否还使用了其它的巧妙办法来简化计算呢?这已经不得而知,因为记载其研究成果的著作《缀术》早已失传了。这在中国数学发展史上是一件极令人痛惜的事。

中国发行的祖冲之纪念邮票

祖冲之的这一研究成果享有世界声誉:巴黎"发现宫"科学博物馆的墙壁上著文介绍了祖冲之求得的圆周率,莫斯科大学礼堂的走廊上镶嵌有祖冲之的大理石塑像,月球上有以祖冲之命名的环形山……

对于祖冲之的关于圆周率的第二点贡献,即他选用两个简单的分数尤其是用密率来近似地表示 π 这一点,通常人们不会太注意。然而,实际上,后者在数学上有更重要的意义。

密率与 π 的近似程度很好,但形式上却很简单,并且很优美,只用到了数字1、3、5。数学史家梁宗巨教授验证出:分母小于16604的一切分数中,没有比密率更接近 π 的分数。在国外,祖冲之死后一千多年,西方人才获得这一结果。

可见,密率的提出是一件很不简单的事情。人们自然要追究他是采用什么办法得到这一结果的呢?他是用什么办法把圆周率从小数表示的近似值化为近似分数的呢?这一问题历来为数学史家所关注。由于文献的失传,祖冲之的求法已不为人知。后人对此进行了各种猜测。

让我们先看看国外历史上的工作,希望能够提供出一些信息。

1573年,德国人奥托得出这一结果。他是用阿基米德成果22/7与托勒密的结果377/120用类似于加成法"合成"的:(377-22) / (120-7) = 355/113。

1585年,荷兰人安托尼兹用阿基米德的方法先求得:333/106 < π < 377/120,用两者作为 π 的母近似值,分子、分母各取平均,通过加成法获得结果:3 ((15+17)/(106+120) = 355/113。

两个虽都得出了祖冲之密率,但使用方法都为偶合,无理由可言。

在日本,十七世纪关孝和重要著作《括要算法》卷四中求圆周率时创立零约术,其实质就是用加成法来求近似分数的方法。他以3、4作为母近似值,连续加成六次得到祖冲之约率,加成一百十二次得到密率。其学生对这种按部就班的笨办法作了改进,提出从相邻的不足、过剩近似值就近加成的办法,(实际上就是我们前面已经提到的加成法)这样从3、4出发,六次加成到约率,第七次出现25/8,就近与其紧邻的22/7加成,得47/15,依次类推,只要加成23次就得到密率。

钱宗琮先生在《中国算学史》(1931年)中提出祖冲之采用了我们前面提到的由何承天首创的"调日法"或称加权加成法。他设想了祖冲之求密率的过程:以徽率157/50,约率22/7为母近似值,并计算加成权数x=9,于是 (157 + 22×,9) / (50+7×9) = 355/113,一举得到密率。钱先生说:"冲之在承天后,用其术以造密率,亦意中事耳。"

另一种推测是:使用连分数法。

由于求二自然数的最大公约数的更相减损术远在《九章算术》成书时代已流行,所以借助这一工具求近似分数应该是比较自然的。于是有人提出祖冲之可能是在求得盈 二数之后,再使用这个工具,将3.表示成连分数,得到其渐近分数:3,22/7,333/106,355/113,102573/32650…

最后,取精确度很高但分子分母都较小的355/113作为圆周率的近似值。至于上面圆周率渐近分数的具体求法,这里略掉了。你不妨利用我们前面介绍的方法自己求求看。英国李约瑟博士持这一观点。他在《中国科学技术史》卷三第19章几何编中论祖冲之的密率说:"密率的分数是一个连分数渐近数,因此是一个非凡的成就。"

我国再回过头来看一下国外所取得的成果。

1150年,印度数学家婆什迦罗第二计算出 π= = 3.1416。1424年,中亚细亚地区的天文学家、数学家卡西著《圆周论》,计算了3×228=805,306,368边内接与外切正多边形的周长,求出 π 值,他的结果是:

有十七位准确数字。这是国外第一次打破祖冲之的记录。

16世纪的法国数学家韦达利用阿基米德的方法计算 π 近似值,用 6×216正边形,推算出精确到9位小数的 π 值。他所采用的仍然是阿基米德的方法,但韦达却拥有比阿基米德更先进的工具:十进位置制。17世纪初,德国人鲁道夫用了几乎一生的时间钻研这个问题。他也将新的十进制与早的阿基米德方法结合起来,但他不是从正六边形开始并将其边数翻番的,他是从正方形开始的,一直推导出了有262条边的正多边形,约4,610,000,000,000,000,000边形!这样,算出小数35位。为了记念他的这一非凡成果,在德国圆周率 π 被称为"鲁道夫数"。但是,用几何方法求其值,计算量很大,这样算下去,穷数学家一生也改进不了多少。到鲁道夫可以说已经登峰造极,古典方法已引导数学家们走得很远,再向前推进,必须在方法上有所突破。

17世纪出现了数学分析,这锐利的工具使得许多初等数学束手无策的问题迎刃而解。 π 的计算历史也随之进入了一个新的阶段。

这一时期人们开始摆脱求多边形周长的繁难计算,利用无穷级数或无穷连乘积来算 π 。

这一不寻常的公式是 π 的最早分析表达式。甚至在今天,这个公式的优美也会令我们赞叹不已。它表明仅仅借助数字2,通过一系列的加、乘、除和开平方就可算出 π 值。

接着有多种表达式出现。如沃利斯1650年给出:

1706年,梅钦建立了一个重要的公式,现以他的名字命名:

再利用分析中的级数展开,他算到小数后100位。

这样的方法远比可怜的鲁道夫用大半生时间才抠出的35位小数的方法简便得多。显然,级数方法宣告了古典方法的过时。此后,对于圆周率的计算像马拉松式竞赛,纪录一个接着一个:

1844年,达塞利用公式:

19世纪以后,类似的公式不断涌现, π 的位数也迅速增长。1873年,谢克斯利用梅钦的一系列方法,级数公式将 π 算到小数后707位。为了得到这项空前的纪录,他花费了二十年的时间。他死后,人们将这凝聚着他毕生心血的数值,铭刻在他的墓碑上,以颂扬他顽强的意志和坚韧不拔的毅力。于是在他的墓碑上留下了他一生心血的结晶: π 的小数点后707位数值。这一惊人的结果成为此后74年的标准。此后半个世纪,人们对他的计算结果深信不疑,或者说即便怀疑也没有办法来检查它是否正确。以致于在1937年巴黎博览会发现馆的天井里,依然显赫地刻着他求出的 π 值。

又过了若干年,数学家弗格森对他的计算结果产生了怀疑,其疑问基于如下猜想:在 π 的数值中,尽管各数字排列没有规律可循,但是各数码出现的机会应该相同。当他对谢克斯的结果进行统计时,发现各数字出现次数过于参差不齐。于是怀疑有误。他使用了当时所能找到的最先进的计算工具,从1944年5月到1945年5月,算了整整一年。1946年,弗格森发现第528位是错的(应为4,误为5)。谢克斯的值中足足有一百多位全都报了销,这把可怜的谢克斯和他的十五年浪费了的光阴全部一笔勾销了。

对此,有人曾嘲笑他说:数学史在记录了诸如阿基米德、费马等人的著作之余,也将会挤出那么一、二行的篇幅来记述1873年前谢克斯曾把 π 计算到小数707位这件事。这样,他也许会觉得自己的生命没有虚度。如果确实是这样的话,他的目的达到了。

人们对这些在地球的各个角落里作出不懈努力的人感到不可理解,这可能是正常的。但是,对此做出的嘲笑却是过于残忍了。人的能力是不同的,我们无法要求每个人都成为费马、高斯那样的人物。但成为不了伟大的数学家,并不意味着我们就不能为这个社会做出自己有限的贡献。人各有其长,作为一个精力充沛的计算者,谢克斯愿意献出一生的大部分时光从事这项工作而别无报酬,并最终为世上的知识宝库添了一小块砖加了一个块瓦。对此我们不应为他的不懈努力而感染并从中得到一些启发与教育吗?

1948年1月弗格森和伦奇两人共同发表有808位正确小数的 π 。这是人工计算 π 的最高记录。

1946年,世界第一台计算机ENIAC制造成功,标志着人类历史迈入了电脑时代。电脑的出现导致了计算方面的根本革命。1949年,ENIAC根据梅钦公式计算到2035(一说是2037)位小数,包括准备和整理时间在内仅用了70小时。计算机的发展一日千里,其记录也就被频频打破。

ENIAC:一个时代的开始

1973年,有人就把圆周率算到了小数点后100万位,并将结果印成一本二百页厚的书,可谓世界上最枯燥无味的书了。1989年突破10亿大关,1995年10月超过64亿位。1999年9月30日,《文摘报》报道,日本东京大学教授金田康正已求到亿位的小数值。如果将这些数字打印在A4大小的复印纸上,令每页印2万位数字,那么,这些纸摞起来将高达五六百米。来自最新的报道:金田康正利用一台超级计算机,计算出圆周率小数点后一兆二千四百一十一亿位数,改写了他本人两年前创造的纪录。据悉,金田教授与日立制作所的员工合作,利用目前计算能力居世界第二十六位的超级计算机,使用新的计算方法,耗时四百多个小时,才计算出新的数位,比他一九九九年九月计算出的小数点后二千六百一十一位提高了六倍。圆周率小数点后第一兆位数是二,第一兆二千四百一十一亿位数为五。如果一秒钟读一位数,大约四万年后才能读完。

不过,现在打破记录,不管推进到多少位,也不会令人感到特别的惊奇了。实际上,把 π 的数值算得过分精确,应用意义并不大。现代科技领域使用的 π 值,有十几位已经足够。如果用鲁道夫的35位小数的 π 值计算一个能把太阳系包围起来的圆的周长,误差还不到质子直径的百万分之一。我们还可以引美国天文学家西蒙·纽克姆的话来说明这种计算的实用价值:

"十位小数就足以使地球周界准确到一英寸以内,三十位小数便能使整个可见宇宙的四周准确到连最强大的显微镜都不能分辨的一个量。"

那么为什么数学家们还象登山运动员那样,奋力向上攀登,一直求下去而不是停止对 π 的探索呢?为什么其小数值有如此的魅力呢?

这其中大概免不了有人类的好奇心与领先于人的心态作怪,但除此之外,还有许多其它原因。

奔腾与圆周率之间的奇妙关系……

1、它现在可以被人们用来测试或检验超级计算机的各项性能,特别是运算速度与计算过程的稳定性。这对计算机本身的改进至关重要。就在几年前,当Intel公司推出奔腾(Pentium)时,发现它有一点小问题,这问题正是通过运行 π 的计算而找到的。这正是超高精度的 π 计算直到今天仍然有重要意义的原因之一。

2、 计算的方法和思路可以引发新的概念和思想。虽然计算机的计算速度超出任何人的想象,但毕竟还需要由数学家去编制程序,指导计算机正确运算。实际上,确切地说,当我们把 π 的计算历史划分出一个电子计算机时期时,这并非意味着计算方法上的改进,而只是计算工具有了一个大飞跃而已。因而如何改进计算技术,研究出更好的计算公式,使公式收敛得更快、能极快地达到较大的精确度仍是数学家们面对的一个重要课题。在这方面,本世纪印度天才数学家拉马努扬得出了一些很好的结果。他发现了许多能够迅速而精确地计算 π 近似值的公式。他的见解开通了更有效地计算 π 近似值的思路。现在计算机计算 π 值的公式就是由他得到的。至于这位极富传奇色彩的数学家的故事,在这本小书中我们不想多做介绍了。不过,我希望大家能够明白 π 的故事讲述的是人类的胜利,而不是机器的胜利。

的计算的问题是:我们能否无限地继续算下去?答案是:不行!根据朱达偌夫斯基的估计,我们最多算1077位。虽然,现在我们离这一极限还相差很远很远,但这毕竟是一个界限。为了不受这一界限的约束,就需要从计算理论上有新的突破。前面我们所提到的计算,不管用什么公式都必须从头算起,一旦前面的某一位出错,后面的数值完全没有意义。还记得令人遗憾的谢克斯吗?他就是历史上最惨痛的教训。

4、于是,有人想能否计算时不从头开始,而是从半截开始呢?这一根本性的想法就是寻找并行算法公式。1996年,圆周率的并行算法公式终于找到,但这是一个16进位的公式,这样很容易得出的1000亿位的数值,只不过是16进位的。是否有10进位的并行计算公式,仍是未来数学的一大难题。

5、作为一个无穷数列,数学家感兴趣的把 π 展开到上亿位,能够提供充足的数据来验证人们所提出的某些理论问题,可以发现许多迷人的性质。如,在 π 的十进展开中,10个数字,哪些比较稀,哪些比较密? π 的数字展开中某些数字出现的频率会比另一些高吗?或许它们并非完全随意?这样的想法并非是无聊之举。只有那些思想敏锐的人才会问这种貌似简单,许多人司空见惯但却不屑发问的问题。

6、数学家弗格森最早有过这种猜想:在 π 的数值式中各数码出现的概率相同。正是他的这个猜想为发现和纠正向克斯计算 π 值的错误立下了汗马功劳。然而,猜想并不等于现实。弗格森想验证它,却无能为力。后人也想验证它,也是苦于已知的 π 值的位数太少。甚至当位数太少时,人们有理由对猜想的正确性做出怀疑。如,数字0的出现机会在开始时就非常少。前50位中只有1个0,第一次出现在32位上。可是,这种现象随着数据的增多,很快就改变了:100位以内有8个0;200位以内有19个0;……1000万位以内有999,440个0;……60亿位以内有599,963,005个0,几乎占1/10。

其他数字又如何呢?结果显示,每一个都差不多是1/10,有的多一点,有的少一点。虽然有些偏差,但都在1/10000之内。

7、人们还想知道: π 的数字展开真的没有一定的模式吗?我们希望能够在十进制展开式中通过研究数字的统计分布,寻找任何可能的模型――如果存在这种模型的话,迄今为止尚未发现有这种模型。同时我们还想了解: π 的展开式中含有无穷的样式变化吗?或者说,是否任何形式的数字排列都会出现呢?著名数学家希尔伯特在没有发表的笔记本中曾提出下面的问题: π 的十进展开中是否有10个9连在一起?以现在算到的60亿位数字来看,已经出现:连续6个9连在一起。希尔伯特的问题答案似乎应该是肯定的,看来任何数字的排列都应该出现,只是什么时候出现而已。但这还需要更多 π 的数位的计算才能提供切实的证据。

8、在这方面,还有如下的统计结果:在60亿数字中已出现连在一起的8个8;9个7;10个6;小数点后第710150位与3204765位开始,均连续出现了七个3;小数点52638位起连续出现了这八个数字,这恰是的前八位;小数点后第2747956位起,出现了有趣的数列,遗憾的是前面缺个9;还有更有趣的数列也出现了。

如果继续算下去,看来各种类型的数字列组合可能都会出现。

拾零: π 的其它计算方法

在1777年出版的《或然性算术实验》一书中,蒲丰提出了用实验方法计算 π 。这个实验方法的操作很简单:找一根粗细均匀,长度为 d 的细针,并在一张白纸上画上一组间距为 l 的平行线(方便起见,常取 l = d/2),然后一次又一次地将小针任意投掷在白纸上。这样反复地投多次,数数针与任意平行线相交的次数,于是就可以得到 π 的近似值。因为蒲丰本人证明了针与任意平行线相交的概率为 p = 2l/πd 。利用这一公式,可以用概率方法得到圆周率的近似值。在一次实验中,他选取 l = d/2 ,然后投针2212次,其中针与平行线相交704次,这样求得圆周率的近似值为 = 3.142。当实验中投的次数相当多时,就可以得到 π 的更精确的值。

1850年,一位叫沃尔夫的人在投掷5000多次后,得到 π 的近似值为3.1596。目前宣称用这种方法得到最好结果的是意大利人拉兹瑞尼。在1901年,他重复这项实验,作了3408次投针,求得 π 的近似值为3.1415929,这个结果是如此准确,以致于很多人怀疑其实验的真伪。如美国犹他州奥格登的国立韦伯大学的L·巴杰就对此提出过有力的质疑。

不过,蒲丰实验的重要性并非是为了求得比其它方法更精确的 π 值。蒲丰投针问题的重要性在于它是第一个用几何形式表达概率问题的例子。计算 π 的这一方法,不但因其新颖,奇妙而让人叫绝,而且它开创了使用随机数处理确定性数学问题的先河,是用偶然性方法去解决确定性计算的前导。

在用概率方法计算 π 值中还要提到的是:R·查特在1904年发现,两个随意写出的数中,互素的概率为6/π2。1995年4月英国《自然》杂志刊登文章,介绍英国伯明翰市阿斯顿大学计算机科学与应用数学系的罗伯特·马修斯,如何利用夜空中亮星的分布来计算圆周率。马修斯从100颗最亮的星星中随意选取一对又一对进行分析,计算它们位置之间的角距。他检查了100万对因子,据此求得 π 的值约为3.12772。这个值与真值相对误差不超过5%。

通过几何、微积分、概率等广泛的范围和渠道发现 π ,这充分显示了数学方法的奇异美。 π 竟然与这么些表面看来风马牛不相及的试验,沟通在一起,这的确使人惊讶不已。

圆周率(Pi)是圆的周长与直径的比值,一般用希腊字母π表示,是一个在数学及物理学中普遍存在的数学常数。π也等于圆形之面积与半径平方之比,是精确计算圆周长、圆面积、球体积等几何形状的关键值。


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圆周率是一个极其驰名的数。从有文字记载的历史开始,这个数就引进了外行人和学者们的兴趣。作为一个非常重要的常数,圆周率最早是出于解决有关圆的计算问题。仅凭这一点,求出它的尽量准确的近似值,就是一个极其迫切的问题了。事实也是如此,几千年来作为数学家们的奋斗目标,古今中外一代一代的数学家为此献出了自己的智慧和劳动。回顾历史,人类对 π 的认识过程,反映了数学和计算技术发展情形的一个侧面。 π 的研究,在一定程度上反映这个地区或时代的数学水平。德国数学史家康托说:“历史上一个国家所算得的圆周率的准确程度,可以作为衡量这个国家当时数学发展水平的指标。”直到19世纪初,求圆周率的值应该说是数学中的头号难题。为求得圆周率的值,人类走过了漫长而曲折的道路,它的历史是饶有趣味的。我们可以将这一计算历程分为几个阶段。

通过实验对 π 值进行估算,这是计算 π 的的第一阶段。这种对 π 值的估算基本上都是以观察或实验为根据,是基于对一个圆的周长和直径的实际测量而得出的。在古代世界,实际上长期使用 π =3这个数值。最早见于文字记载的有基督教《圣经》中的章节,其上取圆周率为3。这一段描述的事大约发生在公元前950年前后。其他如巴比伦、印度、中国等也长期使用3这个粗略而简单实用的数值。在我国刘徽之前“圆径一而周三”曾广泛流传。我国第一部《周髀算经》中,就记载有圆“周三径一”这一结论。在我国,木工师傅有两句从古流传下来的口诀:叫做:“周三径一,方五斜七”,意思是说,直径为1的圆,周长大约是3,边长为5的正方形,对角线之长约为7。这正反映了早期人们对圆周率 π 和√2 这两个无理数的粗略估计。东汉时期官方还明文规定圆周率取3为计算面积的标准。后人称之为“古率”。

早期的人们还使用了其它的粗糙方法。如古埃及、古希腊人曾用谷粒摆在圆形上,以数粒数与方形对比的方法取得数值。或用匀重木板锯成圆形和方形以秤量对比取值……由此,得到圆周率的稍好些的值。如古埃及人应用了约四千年的 4 (8/9)2 = 3.1605。在印度,公元前六世纪,曾取 π= √10 = 3.162。在我国东、西汉之交,新朝王莽令刘歆制造量的容器――律嘉量斛。刘歆在制造标准容器的过程中就需要用到圆周率的值。为此,他大约也是通过做实验,得到一些关于圆周率的并不划一的近似值。现在根据铭文推算,其计算值分别取为3.1547,3.1992,3.1498,3.2031比径一周三的古率已有所进步。人类的这种探索的结果,当主要估计圆田面积时,对生产没有太大影响,但以此来制造器皿或其它计算就不合适了。

凭直观推测或实物度量,来计算 π 值的实验方法所得到的结果是相当粗略的。

真正使圆周率计算建立在科学的基础上,首先应归功于阿基米德。他是科学地研究这一常数的第一个人,是他首先提出了一种能够借助数学过程而不是通过测量的、能够把 π 的值精确到任意精度的方法。由此,开创了圆周率计算的第二阶段。

圆周长大于内接正四边形而小于外切正四边形,因此 2√2 < π < 4 。
当然,这是一个差劲透顶的例子。据说阿基米德用到了正96边形才算出他的值域。

阿基米德求圆周率的更精确近似值的方法,体现在他的一篇论文《圆的测定》之中。在这一书中,阿基米德第一次创用上、下界来确定 π 的近似值,他用几何方法证明了“圆周长与圆直径之比小于 3+(1/7) 而大于 3 + (10/71) ”,他还提供了误差的估计。重要的是,这种方法从理论上而言,能够求得圆周率的更准确的值。到公元150年左右,希腊天文学家托勒密得出 π =3.1416,取得了自阿基米德以来的巨大进步。

割圆术。不断地利用勾股定理,来计算正N边形的边长。

在我国,首先是由数学家刘徽得出较精确的圆周率。公元263年前后,刘徽提出著名的割圆术,得出 π =3.14,通常称为“徽率”,他指出这是不足近似值。虽然他提出割圆术的时间比阿基米德晚一些,但其方法确有着较阿基米德方法更美妙之处。割圆术仅用内接正多边形就确定出了圆周率的上、下界,比阿基米德用内接同时又用外切正多边形简捷得多。另外,有人认为在割圆术中刘徽提供了一种绝妙的精加工办法,以致于他将割到192边形的几个粗糙的近似值通过简单的加权平均,竟然获得具有4位有效数字的圆周率 π = =3.1416。而这一结果,正如刘徽本人指出的,如果通过割圆计算得出这个结果,需要割到3072边形。这种精加工方法的效果是奇妙的。这一神奇的精加工技术是割圆术中最为精彩的部分,令人遗憾的是,由于人们对它缺乏理解而被长期埋没了。

恐怕大家更加熟悉的是祖冲之所做出的贡献吧。对此,《隋书·律历志》有如下记载:“宋末,南徐州从事祖冲之更开密法。以圆径一亿为丈,圆周盈数三丈一尺四寸一分五厘九毫二秒七忽,朒数三丈一尺四寸一分五厘九毫二秒六忽,正数在盈朒二限之间。密率:圆径一百一十三,圆周三百五十五。约率,圆径七,周二十二。”

这一记录指出,祖冲之关于圆周率的两大贡献。其一是求得圆周率

其二是,得到 π 的两个近似分数即:约率为22/7;密率为355/113。

他算出的 π 的8位可靠数字,不但在当时是最精密的圆周率,而且保持世界记录九百多年。以致于有数学史家提议将这一结果命名为“祖率”。

这一结果是如何获得的呢?追根溯源,正是基于对刘徽割圆术的继承与发展,祖冲之才能得到这一非凡的成果。因而当我们称颂祖冲之的功绩时,不要忘记他的成就的取得是因为他站在数学伟人刘徽的肩膀上的缘故。后人曾推算若要单纯地通过计算圆内接多边形边长的话,得到这一结果,需要算到圆内接正12288边形,才能得到这样精确度的值。祖冲之是否还使用了其它的巧妙办法来简化计算呢?这已经不得而知,因为记载其研究成果的著作《缀术》早已失传了。这在中国数学发展史上是一件极令人痛惜的事。

中国发行的祖冲之纪念邮票
祖冲之的这一研究成果享有世界声誉:巴黎“发现宫”科学博物馆的墙壁上著文介绍了祖冲之求得的圆周率,莫斯科大学礼堂的走廊上镶嵌有祖冲之的大理石塑像,月球上有以祖冲之命名的环形山……

对于祖冲之的关于圆周率的第二点贡献,即他选用两个简单的分数尤其是用密率来近似地表示 π 这一点,通常人们不会太注意。然而,实际上,后者在数学上有更重要的意义。

密率与 π 的近似程度很好,但形式上却很简单,并且很优美,只用到了数字1、3、5。数学史家梁宗巨教授验证出:分母小于16604的一切分数中,没有比密率更接近 π 的分数。在国外,祖冲之死后一千多年,西方人才获得这一结果。

可见,密率的提出是一件很不简单的事情。人们自然要追究他是采用什么办法得到这一结果的呢?他是用什么办法把圆周率从小数表示的近似值化为近似分数的呢?这一问题历来为数学史家所关注。由于文献的失传,祖冲之的求法已不为人知。后人对此进行了各种猜测。

让我们先看看国外历史上的工作,希望能够提供出一些信息。

1573年,德国人奥托得出这一结果。他是用阿基米德成果22/7与托勒密的结果377/120用类似于加成法“合成”的:(377-22) / (120-7) = 355/113。

1585年,荷兰人安托尼兹用阿基米德的方法先求得:333/106 < π < 377/120,用两者作为 π 的母近似值,分子、分母各取平均,通过加成法获得结果:3 ((15+17)/(106+120) = 355/113。

两个虽都得出了祖冲之密率,但使用方法都为偶合,无理由可言。

在日本,十七世纪关孝和重要著作《括要算法》卷四中求圆周率时创立零约术,其实质就是用加成法来求近似分数的方法。他以3、4作为母近似值,连续加成六次得到祖冲之约率,加成一百十二次得到密率。其学生对这种按部就班的笨办法作了改进,提出从相邻的不足、过剩近似值就近加成的办法,(实际上就是我们前面已经提到的加成法)这样从3、4出发,六次加成到约率,第七次出现25/8,就近与其紧邻的22/7加成,得47/15,依次类推,只要加成23次就得到密率。

钱宗琮先生在《中国算学史》(1931年)中提出祖冲之采用了我们前面提到的由何承天首创的“调日法”或称加权加成法。他设想了祖冲之求密率的过程:以徽率157/50,约率22/7为母近似值,并计算加成权数x=9,于是 (157 + 22×,9) / (50+7×9) = 355/113,一举得到密率。钱先生说:“冲之在承天后,用其术以造密率,亦意中事耳。”

另一种推测是:使用连分数法。

由于求二自然数的最大公约数的更相减损术远在《九章算术》成书时代已流行,所以借助这一工具求近似分数应该是比较自然的。于是有人提出祖冲之可能是在求得盈 二数之后,再使用这个工具,将3.表示成连分数,得到其渐近分数:3,22/7,333/106,355/113,102573/32650…

最后,取精确度很高但分子分母都较小的355/113作为圆周率的近似值。至于上面圆周率渐近分数的具体求法,这里略掉了。你不妨利用我们前面介绍的方法自己求求看。英国李约瑟博士持这一观点。他在《中国科学技术史》卷三第19章几何编中论祖冲之的密率说:“密率的分数是一个连分数渐近数,因此是一个非凡的成就。”

我国再回过头来看一下国外所取得的成果。

1150年,印度数学家婆什迦罗第二计算出 π= = 3.1416。1424年,中亚细亚地区的天文学家、数学家卡西著《圆周论》,计算了3×228=805,306,368边内接与外切正多边形的周长,求出 π 值,他的结果是:

有十七位准确数字。这是国外第一次打破祖冲之的记录。

16世纪的法国数学家韦达利用阿基米德的方法计算 π 近似值,用 6×216正边形,推算出精确到9位小数的 π 值。他所采用的仍然是阿基米德的方法,但韦达却拥有比阿基米德更先进的工具:十进位置制。17世纪初,德国人鲁道夫用了几乎一生的时间钻研这个问题。他也将新的十进制与早的阿基米德方法结合起来,但他不是从正六边形开始并将其边数翻番的,他是从正方形开始的,一直推导出了有262条边的正多边形,约4,610,000,000,000,000,000边形!这样,算出小数35位。为了记念他的这一非凡成果,在德国圆周率 π 被称为“鲁道夫数”。但是,用几何方法求其值,计算量很大,这样算下去,穷数学家一生也改进不了多少。到鲁道夫可以说已经登峰造极,古典方法已引导数学家们走得很远,再向前推进,必须在方法上有所突破。

17世纪出现了数学分析,这锐利的工具使得许多初等数学束手无策的问题迎刃而解。 π 的计算历史也随之进入了一个新的阶段。

这一时期人们开始摆脱求多边形周长的繁难计算,利用无穷级数或无穷连乘积来算 π 。

这一不寻常的公式是 π 的最早分析表达式。甚至在今天,这个公式的优美也会令我们赞叹不已。它表明仅仅借助数字2,通过一系列的加、乘、除和开平方就可算出 π 值。

接着有多种表达式出现。如沃利斯1650年给出:

1706年,梅钦建立了一个重要的公式,现以他的名字命名:

再利用分析中的级数展开,他算到小数后100位。

这样的方法远比可怜的鲁道夫用大半生时间才抠出的35位小数的方法简便得多。显然,级数方法宣告了古典方法的过时。此后,对于圆周率的计算像马拉松式竞赛,纪录一个接着一个:

1844年,达塞利用公式:

19世纪以后,类似的公式不断涌现, π 的位数也迅速增长。1873年,谢克斯利用梅钦的一系列方法,级数公式将 π 算到小数后707位。为了得到这项空前的纪录,他花费了二十年的时间。他死后,人们将这凝聚着他毕生心血的数值,铭刻在他的墓碑上,以颂扬他顽强的意志和坚韧不拔的毅力。于是在他的墓碑上留下了他一生心血的结晶: π 的小数点后707位数值。这一惊人的结果成为此后74年的标准。此后半个世纪,人们对他的计算结果深信不疑,或者说即便怀疑也没有办法来检查它是否正确。以致于在1937年巴黎博览会发现馆的天井里,依然显赫地刻着他求出的 π 值。

又过了若干年,数学家弗格森对他的计算结果产生了怀疑,其疑问基于如下猜想:在 π 的数值中,尽管各数字排列没有规律可循,但是各数码出现的机会应该相同。当他对谢克斯的结果进行统计时,发现各数字出现次数过于参差不齐。于是怀疑有误。他使用了当时所能找到的最先进的计算工具,从1944年5月到1945年5月,算了整整一年。1946年,弗格森发现第528位是错的(应为4,误为5)。谢克斯的值中足足有一百多位全都报了销,这把可怜的谢克斯和他的十五年浪费了的光阴全部一笔勾销了。

对此,有人曾嘲笑他说:数学史在记录了诸如阿基米德、费马等人的著作之余,也将会挤出那么一、二行的篇幅来记述1873年前谢克斯曾把 π 计算到小数707位这件事。这样,他也许会觉得自己的生命没有虚度。如果确实是这样的话,他的目的达到了。

人们对这些在地球的各个角落里作出不懈努力的人感到不可理解,这可能是正常的。但是,对此做出的嘲笑却是过于残忍了。人的能力是不同的,我们无法要求每个人都成为费马、高斯那样的人物。但成为不了伟大的数学家,并不意味着我们就不能为这个社会做出自己有限的贡献。人各有其长,作为一个精力充沛的计算者,谢克斯愿意献出一生的大部分时光从事这项工作而别无报酬,并最终为世上的知识宝库添了一小块砖加了一个块瓦。对此我们不应为他的不懈努力而感染并从中得到一些启发与教育吗?

1948年1月弗格森和伦奇两人共同发表有808位正确小数的 π 。这是人工计算 π 的最高记录。

1946年,世界第一台计算机ENIAC制造成功,标志着人类历史迈入了电脑时代。电脑的出现导致了计算方面的根本革命。1949年,ENIAC根据梅钦公式计算到2035(一说是2037)位小数,包括准备和整理时间在内仅用了70小时。计算机的发展一日千里,其记录也就被频频打破。

ENIAC:一个时代的开始

1973年,有人就把圆周率算到了小数点后100万位,并将结果印成一本二百页厚的书,可谓世界上最枯燥无味的书了。1989年突破10亿大关,1995年10月超过64亿位。1999年9月30日,《文摘报》报道,日本东京大学教授金田康正已求到亿位的小数值。如果将这些数字打印在A4大小的复印纸上,令每页印2万位数字,那么,这些纸摞起来将高达五六百米。来自最新的报道:金田康正利用一台超级计算机,计算出圆周率小数点后一兆二千四百一十一亿位数,改写了他本人两年前创造的纪录。据悉,金田教授与日立制作所的员工合作,利用目前计算能力居世界第二十六位的超级计算机,使用新的计算方法,耗时四百多个小时,才计算出新的数位,比他一九九九年九月计算出的小数点后二千六百一十一位提高了六倍。圆周率小数点后第一兆位数是二,第一兆二千四百一十一亿位数为五。如果一秒钟读一位数,大约四万年后才能读完。

不过,现在打破记录,不管推进到多少位,也不会令人感到特别的惊奇了。实际上,把 π 的数值算得过分精确,应用意义并不大。现代科技领域使用的 π 值,有十几位已经足够。如果用鲁道夫的35位小数的 π 值计算一个能把太阳系包围起来的圆的周长,误差还不到质子直径的百万分之一。我们还可以引美国天文学家西蒙·纽克姆的话来说明这种计算的实用价值:

“十位小数就足以使地球周界准确到一英寸以内,三十位小数便能使整个可见宇宙的四周准确到连最强大的显微镜都不能分辨的一个量。”

那么为什么数学家们还象登山运动员那样,奋力向上攀登,一直求下去而不是停止对 π 的探索呢?为什么其小数值有如此的魅力呢?

这其中大概免不了有人类的好奇心与领先于人的心态作怪,但除此之外,还有许多其它原因。

奔腾与圆周率之间的奇妙关系……

1、它现在可以被人们用来测试或检验超级计算机的各项性能,特别是运算速度与计算过程的稳定性。这对计算机本身的改进至关重要。就在几年前,当Intel公司推出奔腾(Pentium)时,发现它有一点小问题,这问题正是通过运行 π 的计算而找到的。这正是超高精度的 π 计算直到今天仍然有重要意义的原因之一。

2、 计算的方法和思路可以引发新的概念和思想。虽然计算机的计算速度超出任何人的想象,但毕竟还需要由数学家去编制程序,指导计算机正确运算。实际上,确切地说,当我们把 π 的计算历史划分出一个电子计算机时期时,这并非意味着计算方法上的改进,而只是计算工具有了一个大飞跃而已。因而如何改进计算技术,研究出更好的计算公式,使公式收敛得更快、能极快地达到较大的精确度仍是数学家们面对的一个重要课题。在这方面,本世纪印度天才数学家拉马努扬得出了一些很好的结果。他发现了许多能够迅速而精确地计算 π 近似值的公式。他的见解开通了更有效地计算 π 近似值的思路。现在计算机计算 π 值的公式就是由他得到的。至于这位极富传奇色彩的数学家的故事,在这本小书中我们不想多做介绍了。不过,我希望大家能够明白 π 的故事讲述的是人类的胜利,而不是机器的胜利。

的计算的问题是:我们能否无限地继续算下去?答案是:不行!根据朱达偌夫斯基的估计,我们最多算1077位。虽然,现在我们离这一极限还相差很远很远,但这毕竟是一个界限。为了不受这一界限的约束,就需要从计算理论上有新的突破。前面我们所提到的计算,不管用什么公式都必须从头算起,一旦前面的某一位出错,后面的数值完全没有意义。还记得令人遗憾的谢克斯吗?他就是历史上最惨痛的教训。

4、于是,有人想能否计算时不从头开始,而是从半截开始呢?这一根本性的想法就是寻找并行算法公式。1996年,圆周率的并行算法公式终于找到,但这是一个16进位的公式,这样很容易得出的1000亿位的数值,只不过是16进位的。是否有10进位的并行计算公式,仍是未来数学的一大难题。

5、作为一个无穷数列,数学家感兴趣的把 π 展开到上亿位,能够提供充足的数据来验证人们所提出的某些理论问题,可以发现许多迷人的性质。如,在 π 的十进展开中,10个数字,哪些比较稀,哪些比较密? π 的数字展开中某些数字出现的频率会比另一些高吗?或许它们并非完全随意?这样的想法并非是无聊之举。只有那些思想敏锐的人才会问这种貌似简单,许多人司空见惯但却不屑发问的问题。

6、数学家弗格森最早有过这种猜想:在 π 的数值式中各数码出现的概率相同。正是他的这个猜想为发现和纠正向克斯计算 π 值的错误立下了汗马功劳。然而,猜想并不等于现实。弗格森想验证它,却无能为力。后人也想验证它,也是苦于已知的 π 值的位数太少。甚至当位数太少时,人们有理由对猜想的正确性做出怀疑。如,数字0的出现机会在开始时就非常少。前50位中只有1个0,第一次出现在32位上。可是,这种现象随着数据的增多,很快就改变了:100位以内有8个0;200位以内有19个0;……1000万位以内有999,440个0;……60亿位以内有599,963,005个0,几乎占1/10。

其他数字又如何呢?结果显示,每一个都差不多是1/10,有的多一点,有的少一点。虽然有些偏差,但都在1/10000之内。

7、人们还想知道: π 的数字展开真的没有一定的模式吗?我们希望能够在十进制展开式中通过研究数字的统计分布,寻找任何可能的模型――如果存在这种模型的话,迄今为止尚未发现有这种模型。同时我们还想了解: π 的展开式中含有无穷的样式变化吗?或者说,是否任何形式的数字排列都会出现呢?著名数学家希尔伯特在没有发表的笔记本中曾提出下面的问题: π 的十进展开中是否有10个9连在一起?以现在算到的60亿位数字来看,已经出现:连续6个9连在一起。希尔伯特的问题答案似乎应该是肯定的,看来任何数字的排列都应该出现,只是什么时候出现而已。但这还需要更多 π 的数位的计算才能提供切实的证据。

8、在这方面,还有如下的统计结果:在60亿数字中已出现连在一起的8个8;9个7;10个6;小数点后第710150位与3204765位开始,均连续出现了七个3;小数点52638位起连续出现了这八个数字,这恰是的前八位;小数点后第2747956位起,出现了有趣的数列,遗憾的是前面缺个9;还有更有趣的数列也出现了。

如果继续算下去,看来各种类型的数字列组合可能都会出现。

拾零: π 的其它计算方法

在1777年出版的《或然性算术实验》一书中,蒲丰提出了用实验方法计算 π 。这个实验方法的操作很简单:找一根粗细均匀,长度为 d 的细针,并在一张白纸上画上一组间距为 l 的平行线(方便起见,常取 l = d/2),然后一次又一次地将小针任意投掷在白纸上。这样反复地投多次,数数针与任意平行线相交的次数,于是就可以得到 π 的近似值。因为蒲丰本人证明了针与任意平行线相交的概率为 p = 2l/πd 。利用这一公式,可以用概率方法得到圆周率的近似值。在一次实验中,他选取 l = d/2 ,然后投针2212次,其中针与平行线相交704次,这样求得圆周率的近似值为 = 3.142。当实验中投的次数相当多时,就可以得到 π 的更精确的值。

1850年,一位叫沃尔夫的人在投掷5000多次后,得到 π 的近似值为3.1596。目前宣称用这种方法得到最好结果的是意大利人拉兹瑞尼。在1901年,他重复这项实验,作了3408次投针,求得 π 的近似值为3.1415929,这个结果是如此准确,以致于很多人怀疑其实验的真伪。如美国犹他州奥格登的国立韦伯大学的L·巴杰就对此提出过有力的质疑。

不过,蒲丰实验的重要性并非是为了求得比其它方法更精确的 π 值。蒲丰投针问题的重要性在于它是第一个用几何形式表达概率问题的例子。计算 π 的这一方法,不但因其新颖,奇妙而让人叫绝,而且它开创了使用随机数处理确定性数学问题的先河,是用偶然性方法去解决确定性计算的前导。

在用概率方法计算 π 值中还要提到的是:R·查特在1904年发现,两个随意写出的数中,互素的概率为6/π2。1995年4月英国《自然》杂志刊登文章,介绍英国伯明翰市阿斯顿大学计算机科学与应用数学系的罗伯特·马修斯,如何利用夜空中亮星的分布来计算圆周率。马修斯从100颗最亮的星星中随意选取一对又一对进行分析,计算它们位置之间的角距。他检查了100万对因子,据此求得 π 的值约为3.12772。这个值与真值相对误差不超过5%。

通过几何、微积分、概率等广泛的范围和渠道发现 π ,这充分显示了数学方法的奇异美。 π 竟然与这么些表面看来风马牛不相及的试验,沟通在一起,这的确使人惊讶不已。

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